采用曲波变换和电容层析成像的两相流含水率测量方法

针对电容层析成像(ECT)逆问题的欠定性,提出了一种基于曲波变换的图像稀疏重构算法。首先,采用曲波变换基作为稀疏基,从多尺度对模拟介质分布图像进行稀疏表示,提高了ECT灰度值向量的稀疏度;其次,应用迭代软阈值算法对曲波系数进行稀疏重构,同时使用奇异值分解算法计算最优灵敏度广义逆矩阵;最后,搭建ECT测量平台,通过静态实验重构5种典型实际流型,验证所提算法的有效性。实验结果表明:所提算法可有效抑制伪影,重构图像边界清晰,同时在图像相关系数、相对图像误差上均优于传统重构算法,比Landweber迭代算法相关系数提高约37.9%,相对误差减小约17.6%;基于稀疏重构的后处理图像可用于截面含水率的测量,含水率平均误差低于10%,最低为4.32%。该方法有效提高了ECT重构图像质量,能够满足天然气精准开采的工业需求。

考虑认知不确定性的多状态系统Birnbaum重要度分析方法

重要度分析是辨识复杂系统可靠性薄弱环节的有效手段。但现有的重要度分析方法均假设系统及组成部件的退化规律是完全精确已知的,即系统和部件的退化或失效模型是可以被精确估计的。针对实际工程中由于小样本、失效数据不足且难以获取、失效或退化机理不明确等因素所产生的退化模型参数认知不确定性,提出一种考虑认知不确定性的多状态系统Birnbaum重要度分析新方法,利用证据理论和马尔科夫模型分别开展认知不确定性量化和多状态系统可靠性建模,从而有效地量化部件退化参数的认知不确定性对系统可靠度和重要度的影响。该方法被应用在重型数控车床的刀具进给控制系统的可靠性分析中,以阐明认知不确定性对部件重要度分析和排序的作用与影响。