| 基于降维算法从少量测量数据中重构温度场 |
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| 引用本文： | 罗芸,钱进,王一桂,朱道兴. 基于降维算法从少量测量数据中重构温度场[J]. 智能计算机与应用, 2022, 12(5): 154-159. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2022.05.030 |
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| 作者姓名： | 罗芸 钱进 王一桂 朱道兴 |
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| 作者单位： | 贵州大学 电气工程学院,贵阳550025,中国电建集团贵州工程有限公司,贵阳550025 |
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| 基金项目： | 贵州省科技支撑计划项目 |
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| 摘 要： | 由于测量环境及测量技术的制约，工业中温度信息的获取主要依据少量测点数据，难以得到被测对象完整温度信息。计算方法可以获得被测对象完整温度信息，但计算量大，信息再现实时性差。为了解决这个问题，实现快速、有效、准确的实时温度分布测量，提出一种基于Gappy POD低维表示的温度分布降维重建算法，从少量局部温度测量数据准确中重建温度场，并分析采用上述算法进行温度场重构时POD基个数、测点数量和测点位置对其的影响。通过双峰温度场模型重建结果和误差分析表明，重建误差在1×10-10以下，且该算法显著地减少了测量传感器的数量，降低了温度分布测量的复杂性与测量成本，为工业测量中数据缺失提供新的解决思路。
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| 关 键 词： | Gappy POD 温度场重构 POD基 少量测量数据 降维 |
Reconstructing the temperature field from a small amount of measured data based on Gappy POD algorithm |
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| LUO Yun,QIAN Jin,WANG Yigui,ZHU Daoxing. Reconstructing the temperature field from a small amount of measured data based on Gappy POD algorithm[J]. INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS, 2022, 12(5): 154-159. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2022.05.030 |
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| Authors: | LUO Yun QIAN Jin WANG Yigui ZHU Daoxing |
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