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。

嵌入式电容层析成像系统的成像加速方法研究

为了提高嵌入式系统设计中电容层析成像(ECT)的图像重构速度,研究了一种针对进阶精简指令集机器加上现场可编程门阵列(ARM+FPGA)硬件架构的图像重构算法加速技术。针对广泛应用且鲁棒的Landweber迭代算法(ILA),首先分析算法结构,然后基于FPGA的流水线特点,改进ILA涉及的循环结构,从而达到加速的效果。同时,针对ARM+FPGA架构的特点,讨论了ARM核与FPGA核各自的任务分配方式,进一步优化了算法速度。为了验证算法的有效性,分别在使用MATLAB编程和使用提出的加速方法搭建的ZYNQ平台进行了图像重构实验,从图像重构耗时、图像相对误差和图像相关系数3个指标论证提出方法的有效性。实验结果显示,使用搭建的ZYNQ平台进行Landweber算法成像时,每个图像的运行时间比使用MATLAB编程的运行时间减少了30%~40%。该研究在保持重构精度的同时有效提升了迭代算法的速度,对于ECT系统的硬件加速具有一定适用性。

基于小波分析的智能电能表动态测试信号模型与误差分析

针对电能表动态误差测试问题,文章采用小波分析对采集到的加热炉负载等三种实际工况信号进行了分解,提取了时域及时频域的特征,从幅值和频率两个维度总结提取了包括幅值变化、低频稳态、高频稳态、高频暂态在内的四类测试信号,能够全面表征多种动态信号的特性,并且采用薄板样条插值建立了包络信号,幅值上升、下降、中断、谐波、间谐波、冲击的七种单一测试信号模型,在搭建好的动态信号测试平台上实验并分析了单一测试信号的参数对误差的影响,结果表明幅值变化和包络、间谐波对电能表计量误差影响较大。通过单一测试信号的参数调整以及多种信号的复合进一步建立了复合测试信号模型,可逼近现实工况信号,遍历各种工作模态,对采集到的激光切割机负荷进行误差预测与补偿,模型预测误差的结果验证了复合测试信号模型的正确性,可为电能表动态误差研究提供依据。

基于DCGAN数据集增强的ECT系统流型识别技术改进

基于电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)系统的流型识别技术具有非侵入性和可视化的优点,被广泛应用于各种工业过程的动态测量中。为提高ECT系统的流型识别准确率,基于神经网络模型的识别算法被广泛应用,但ECT系统难以获得大量实测样本,从而导致识别准确率低、模型泛化性差。针对这一问题,该文采用了基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的数据集扩增方法,利用经过预处理的LSSVM方法重建所得的图像,搭建基于DCGAN的流型图像生成模型进行实验,并利用GAN-train和GAN-test两个客观指标对生成图像进行评价,之后使用扩增后的数据集进行基于YOLOv3的流型识别。实验结果表明,利用DCGAN方法能够有效扩增原有数据集,生成图像准确度高、丰富性强,配合YOLOv3的目标检测算法,可以对ECT系统的流型识别准确率提升有较大程度的改进。

一种三芯电缆状态在线监测与短路故障定位方法的研究

针对10 kV中压配电网故障定位不够精确问题,提出一种三芯电缆状态在线监测与短路故障定位方法。首先,研究三芯电缆周围泄漏磁场的分布规律,得出三芯电缆运行状态与泄漏磁场的关联关系;其次,分析三芯电缆故障判断与电流监测原理,提出一套三芯电缆状态在线监测系统的结构设计;再次,通过仿真分析与实验,得到三芯电缆故障运行参数;最后,给出三芯电缆状态在线监测与短路故障定位方法,并以10 kV中压电缆为例进行实验,验证了此方法的有效性。

采用迁移学习的小样本锂电池荷电状态估算方法

针对锂电池荷电状态(SOC)估算面临的大型数据集获取困难和训练速度慢的问题,结合深度学习和迁移学习提出一种小样本锂电池荷电状态估算方法。基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)构建深度神经网络结构。在源域上采用K折交叉验证对NASA数据集进行划分,选取SOC估计性能最优的网络,利用目标域内具有多种工况和温度条件的Panasonic小样本数据进行迁移学习。为了提升方法的整体性能,分析了网络超参数对SOC估计结果的影响。实验结果表明:在相同的迭代次数下,该方法在不同的工况下可以较准确地实现小样本电池SOC估计,相较于非小样本迁移学习处理方法的均方根误差降低了47.29%。

采用多任务学习和电容层析成像的两相流参数测量方法

针对电容层析成像技术(ECT)重建的图像精度低、对流动参数测量误差较大的问题,提出了一种采用多任务学习和电容层析成像的两相流参数测量方法。首先,采用残差模块作为特征提取模块对Landweber算法重构的图像进行特征提取,以此消除重建图像的伪影对流动参数测量所带来的干扰;其次,为了进一步提升模型的抗噪声干扰能力,采用硬参数共享的双路输出神经网络结构进行初次相含率测量;之后,采用融合神经网络与极端随机森林等分类模型的方法来实现流型识别;最后,为了进一步提升相含率测量的准确度,采用极端随机森林等回归模型通过融合流型识别和初次相含率测量的结果,获得最终的相含率。实验结果表明:该方法相对于仅采用神经网络的方法,可以提升相含率测量的准确度;在实测数据测试中,该方法进行相含率测量的相对误差在5%以内,流型识别的准确度可以达到98%以上,表现出了较好的抗噪声干扰能力,能够满足对实际工业应用的需求。

基于Docker的智能量测设备操作系统虚拟化研究

嵌入式操作系统虚拟化技术因其标准化的开发流程和对跨平台的适应能力受到了广泛关注。Docker作为一种轻量级虚拟化方式,具有资源利用率高,启动速度快,实时性好的特点,是嵌入式操作系统高效的虚拟化方案。文章介绍了Docker的原理,并与传统虚拟化技术进行了对比;以智能电能表为例提出了其功能容器化的方案,在Docker容器中构造了基于二叉树支持向量机(BT-SVM)的电能质量扰动识别分类器,实现了7种电能质量扰动的识别,并且测试了其相对传统虚拟机的轻量级特性。为智能量测设备嵌入式操作系统虚拟化与其功能部署容器化提供了一种思路。

基于单亲遗传算法的超级电容器等效电路模型参数辨识方法

为了能够准确反映超级电容器的动态特性,需要建立其等效电路模型。考虑超级电容器双电层中扩散层对器件动态特性的影响,建立了包含能够反映电荷再分配过程分支的等效电路模型。采用改进的单亲遗传算法对模型中的各个元件参数进行了辨识。为了验证所建立的超级电容器等效电路模型和元件参数辨识方法的有效性,在Simulink环境下搭建了仿真模型,并对模型进行了充电、静置以及放电实验,同时对所选用超级电容器进行了相同工况下的实测实验。实验结果显示仿真模型输出电压与实测值的最大相对误差为8.41%,出现在放电阶段。在静置阶段,仿真输出的误差要明显低于充电阶段和放电阶段。3个阶段的平均相对误差大约在3%。

基于静电法的烟尘流速检测技术

长期以来我国的能源结构以燃煤发电为主,燃煤发电所产生的烟尘是主要的大气颗粒污染物,对环境和人体健康造成了严重的危害,准确监测烟尘排放的速度对于有效防止环境污染具有十分重要的意义。针对静电传感器具有灵敏度高、不受烟道积粉影响、结构简单、成本低等优点,该文采用探针型静电传感器用于电厂烟道粉尘流动参数的测量。通过获取包含丰富两相流流动信息的静电信号,使用基于希尔伯特-黄变换信号处理的空间滤波法对粉尘流动速度进行检测。通过搭建气力输送实验平台测量系统,进行流速的静态特性测试。实验结果表明,使用静电法检测得到的烟尘流速数据具有较大可靠性,测量误差较小,对烟尘流速检测技术有了较大提升和改进。

基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统研究

非接触式电阻抗层析成像(non-contact electrical impedance tomography,NEIT)作为一种新型测试计量技术,具有无辐射、非接触和响应速度快的优点。传统电学层析成像(electrical tomography,ET)技术的图像重构部分通常在Matlab软件平台上进行离线成像,不利于工业现场的实时监测。针对上述问题,设计了一款基于LabVIEW的电阻抗层析成像系统,该系统可以实现数据的在线采集及实时成像。通过电阻抗测量系统提取阻抗信息的实部、虚部和相位分量,并结合LabVIEW编译的图像重构算法,分别对3种分量信息进行成像。为了提高重构精度,进一步利用主成分分析融合算法,对实部、虚部及相位成像结果进行图像融合。通过所搭建的两相流测试平台的验证,该系统可以有效用于不同介质分布下的两相流层析成像。

局部最优阈值分割算法在ECT相含率计算中的应用

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重构算法所重建的图像存在边缘不清晰,成像精度低的问题,很容易误判不同介质的交界面,而截面含水率计算的准确度依赖于对重构图像的二值化分割的准确度。该文通过分析全局阈值分割算法的不足,提出了结合模拟退火算法的局部阈值分割算法。为验证算法的有效性,对层流、中心流、环状流的重构图像进行局部最优阈值分割,并进行截面含水率的计算,通过与全局阈值分割算法进行对比,证明了采用局部阈值分割算法进行截面含水率的计算有相对较高的准确率。此外,考虑到ECT系统本身存在非线性误差,通过结合局部最优阈值分割算法,采用一种考虑ECT非线性误差的图像阈值分割算法。通过与全局阈值分割算法和不考虑非线性误差的局部阈值分割算法进行对比,结果表明考虑ECT非线性误差的局部最优阈值分割算法进行截面含水率的计算具有相对较高的准确率。

几种基于高电压技术的燃煤热电厂烟气处理方法

介绍了燃煤热电厂烟气处理的几种新技术———电子束脱硫、脉冲电晕等离子法脱硫、脉冲静电除尘和荷电干法脱硫技术 ,这些烟气处理技术都以高电压技术为基础 ;分析了这几种处理技术的作用原理、特点和发展现状 ,并展望了其应用前景。

电容式气固两相流浓度测量系统

本文介绍一种电容式气固两相流浓度测量系统,给出了具体的测量电极和测量电路。并采用所设计的电容式浓度测量系统在自行搭建的气力输粉系统上以面粉为媒质、在水平管道上对稀相气固两相流浓度进行了在线测量,获得了5×10-5%体积百分比的面粉浓度分辨率。应用该系统对锅炉气力输粉管道中的气固两相流浓度进行实时在线检测与控制,对确保燃烧过程稳定,节能降耗和减少污染排放具有重大意义。

基于径向基网络和小波变换的电容层析图像重构算法

针对电容层析成像系统重构图像问题的非线性、病态性等特点,提出了基于径向基神经网络的图像重构算法以达到流型辨识的要求,并针对神经网络成像精度低的问题,重点分析研究了适用于图像特征增强的空频分析方法——基于径向基网络的自适应小波滤波重构算法.图像经过多级小波分解后,依据邻域特性来判断各个子带图像上的边缘点;依据统计特性来估计噪声在空频域中的分布,并构造具有自适应性的边缘增强增益;最后用调整后的小波系数重建图像.仿真结果表明,该算法有效地增强了图像的边缘,减小了图像的噪声影响,很大程度上改善了重构图像的成像质量,明显减轻了失真度,使图像特点更加清晰.

基于MFCC和HMM的气固流型辨识

针对气力输送管道中测控装置后常见的三种过渡流型,即中心流、环状流和层状流,采用静电传感器作为测量装置获得静电流动噪声信号,借鉴语音信号处理方法,提取静电流动噪声信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)及其一阶差分作为特征参数,用特征参数训练连续高斯混合密度隐马尔科夫模型(CGHMM),建立不同流型的模型库,再用训练好的CGHMM模型对提取的特征参数进行分类,进而实现流型识别.实验结果表明,该方法识别率达到98%,为气固流流型识别及气力输送测控装置提供了新的研究方法.

基于小波变换的红外焦平面阵列图像边缘保护处理法

针对红外焦平面阵列图像成像系统中的准确、清晰、无失真的要求,提出了一种基于小波变换的图像边缘保护处理方法,重点分析了将图像的二维小波变换与统计学中的最大后验概率估计算法结合来进行图像消噪的处理方式,介绍了该方法在红外焦平面阵列图像中的应用。仿真实验表明,这种方法明显减轻了失真度,使图像更加清晰,有效的扼制了"人工虚影"现象。

OPLC光单元温度应力特性及传输特性的研究

针对光纤复合低压电缆(OPLC)在正常状态和短路故障状态时的工作特性,应用COMSOL多物理场仿真软件建立温度、应力和波动光学的耦合模型,分析光纤在这两种工作状态下温度场对应力场的影响,光纤在热应力作用下的形变,光纤在热形变基础上的传输特性,并研究OPLC短路对光纤传输特性的影响。结果表明:OPLC温度升高会使光纤几何结构发生变化,正常工作时的温升引起光纤的热变形远大于短路瞬态温升引起的热变形;正常工作时光纤存在一定的传输损耗,短路故障不会造成光纤传输损耗进一步增大,光纤在两种工作状态下的传输特性基本一致。

电流互感器饱和检测以及畸变电流补偿

电网中存在大量的非线性器件,给电网母线带来不同频率的谐波干扰。同时,由于地磁暴的影响也会给母线带来较大的直流分量。这些干扰会使得电流互感器进入饱和状态,二次侧电流畸变严重,使得继电保护装置不能正确动作。该文首先在PSCAD中仿真电力系统突发单相接地短路故障时造成的直流分量,使得保护用电流互感器饱和;然后,通过小波变换识别饱和开始以及结束的时间;最后,通过RBF神经网络将已经发生畸变的二次侧电流补偿成未畸变的期望值。仿真结果表明,基于小波变换的饱和检测可以准确识别饱和起始时间以及饱和严重程度,经过RBF神经网络补偿后的电流与期望值的误差可以控制在0.5%以内。

岩巷施工光面爆破参数选择与质量控制措施

爆破参数的选择直接影响着爆破效果,是光面爆破工程设计的重要内容。本文介绍了光面爆破及其优点,为使光面爆破达到理想的效果,提出了在施工中应如何合理的选择最佳参数,并对确保光爆质量的技术措施进行了归纳总结。