一种修正测速雷达误差值的设计方法

为了得到高精度的测速雷达值,以实时修正由于测速雷达设备安装角度原因而产生的误差,提出了一种修正测速雷达误差值的设计方法.通过采用BCD码设定方法将误差夹角α值预设定,将雷达实测速度值v通过RS232接口发送到控制器中,控制器根据系统速度修正值计算公式进行软件编程计算,得到测速雷达的修正值,并将修正后的速度值通过控制器的通讯链路输出.结果表明,经修正系统修正后的测速值在精度上得到了保证,为后续研究奠定了良好的基础.

电容层析成像用新型电容/电压转换电路的研制

电容 /电压转换电路是电容层析成像系统硬件核心部件。现有交流型转换电路均工作在单模式方式 ,即反馈平衡方式或者非反馈方式 ,且激励信号幅值固定 ,使得电路功能较为单一 ,不能灵活应用于各种传感器结构、各种成像速率要求的场合。本文提出并实现了电容层析成像系统用激励信号幅值可控双模式交流型电容 /电压转换电路。该电路不仅克服了现有转换电路在应用中的不足 ,而且实验表明电路的线性度、分辨率。

基于RBF神经网络的电阻层析成像算法的研究

本文提出了一种基于 RBF神经网络的 ERT图像重建算法 ,并用作者开发的 ERT仿真软件得到的数据进行图像重建 ,与其它传统的成像算法作了对比。研究表明 ,RBF神经网络适合解决 ERT图像重建的非线性问题 ,该算法具有速度快。

电阻层析成像(ERT)敏感场的仿真计算

采用有限元法对电阻层析成像 (ERT)敏感场进行了分析 ,并与两种简单媒质分布情况时正问题的理论解作了对比 ,仿真计算结果与理论解吻合较好 ,节点电压均方根误差为 3 1 9%和 0 3 9% .结果表明 ,有限元法能更好地模拟ERT电极尺寸和敏感场 ,解决了用解数学物理方程法难以求解复杂媒质分布的ERT敏感场的问题 ,为研究ERT敏感场特性和成像算法等提供可靠的分析工具·

工业过程电容层析成像系统硬件设计中的关键技术

文中分析了工业过程电容层析成象（ＥＣＴ） 系统的传感器，传感器极板阵列控制电路，电容／ 电压（ Ｃ／ Ｖ） 转换电路，通信接口等硬件模块设计中的关键技术及解决方法。

单支管中气固两相流质量流量测量的新方法

提出了一种采用电容传感器与文丘里管相结合测量单支管中气固两相流质量流量的新方法·通过电容传感器对固相浓度的测量，可以求出气固两相流的固气比，结合文丘里管上的差压信号，可以计算出相应气体单独流经文丘里管时所产生的差压，由此可以求得气体的质量流量，进而得出固相的质量流量·实测结果显示，测量误差小于３３ ％ ·此方法不直接测量管道中气体的质量流量，而是通过测量浓度和差压信号来求得气固两相的流量值·此方法特别适用于不能直接测量气体流量的场合 支管流量的测量·

高炉煤粉喷吹量调节系统智能控制的仿真研究

分析了目前宝钢 3号高炉喷煤量调节系统各自动控制方式的原理及局限性 ;基于操作人员的调节经验制定出喷吹量调节的专家控制规则库 ,结合模糊控制技术给出喷煤量调节的操作建议。采样数据的对比运行结果表明 :仿真系统给出的操作建议合理、准确 ,控制精度优于 3 % 。

多传感器数据融合技术在多相流参数测量中的应用

对于多相流动系统,由于多传感器系统比单传感器具有优越性,所以,数据融合技术在多相流参数检测领域的应用越来越受到关注。对多传感器数据融合技术作了回顾,介绍了多传感器数据融合技术在多相流参数检测,如流型辨识、多相流流体界面分布成像等方面的应用情况,并对这项技术在多相流参数检测方面所面临的挑战和前景作了分析。

基于最大熵电容成象图象重建算法的研究

针对电容层析成象图象重建算法存在的不足 ,充分考虑灵敏度和介质分布不均匀对图象重建质量的影响 ,利用信息熵的概念提出最大熵图象重建算法。实验表明 ,图象重建模型是可靠的 ,最大熵图象重建算法重建精度优于反投影算法 ,它具有简单快捷、实时性好等优点 。

电阻层析成象技术的研究现状与应用发展趋势

:电阻层析成象技术 (Electrical Resistance Tomography,缩写 ERT)是一种新兴的两相流体流动参数分布状况的在线、实时检测技术 ,近年来受到了各国研究者的重视而得到迅速发展 .本文在简要介绍 ERT系统组成之后 ,综述了 ERT技术在传感器结构、数据采集与处理硬件电路、成象算法、应用性开发等几方面的研究进展现状 ,指出 ERT技术发展中必须解决的关键问题 ,最后对 ERT技术的发展及应用前景进行了展望 .

电容式传感器在高炉喷吹煤粉质量流量测量中的应用

设计了一种工业用螺旋形状表面板电容式相浓度传感器，采用三维有限元方法对传感器结构进行优化设计，其检测场均匀性误差低于５ ％ ，有效地减小了相分布及流型变化对测量的影响；与电容式速度传感器组合成一体化装置，可用于在线测量气／固两相流质量流量。在现场与电子秤比对，整机精度误差小于５ ％ 。

一种新型极板结构的电容式相浓度传感器

为解决工业喷吹管道内气／固两相流固相浓度的在线实时测量问题，研制了一种带有对称边保护极板的螺旋形状表面板电容式相浓度传感器．通过优化设计，其检测场空间内灵敏度均匀性误差低于５％，降低了相分布及流型变化对测量的影响，有效地减小了测量误差．已在现场应用，运行效果良好．

ECT图像重建正则化参数选取新方法

电容层析成像图像重建是一不适定反问题。此种情况下,仅使用最小二乘法不能保证获得满意的介质分布图像重建结果,因此广泛使用TIkhonov正则化算法来产生适当的解。正则化参数的合适选取对图像重建至关重要,其对重建质量和计算时间都有影响。本文提出了一种基于最平坦斜率的Tikhonov正则化参数选择方法,并针对2种典型介质分布,将基于此方法计算的正则化参数同L-曲线法在电容测量数据无噪声和施加噪声情况下的图像重建结果进行了比较。

高炉煤粉喷吹支管状态监测系统

采用电容层析成像技术及相关测速原理,在线检测风口支管煤粉的浓度与速度,对支管在喷吹过程中出现的堵塞、空喷、停喷以及输送不畅等非正常状态进行在线监测和报警,高炉煤粉喷吹支管状态监测系统还能够在线提供各支管煤粉喷吹分配指示质量流量,以监测各支管喷吹状态的一致性、均匀性。高炉煤粉喷吹支管状态监测系统在宝钢1号高炉已连续稳定运行3年多。

神经网络遗传算法在粉体流量测量的应用

利用浓度和速度电容式传感器分别测量粉体的浓度和速度 ,结合阀门开度、喷吹罐压力、温度等参数构造神经网络粉体流量测量模型 ,考虑 BP算法训练神经网络测量模型时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足 ,用遗传算法来优化神经网络测量模型的参数 ,以提高测量系统的精度。在现场与电子秤比对 ,最大满量程误差小于 4.2 %。

气固两相流质量流量测量的新方法

文提出了一种采用电容传感器测量气固两相流质量流量的新方法。通过电容传感器对固相浓度的测量,可以求出气固两相流的固气比,结合气固混合之前所测得的载气流量,便可测出固相的质量流量。实测结果显示。

模糊神经网络在煤粉不同流态中的测量作用

利用模糊神经网络的学习功能和处理不确定情况的能力，合理划分煤粉在水平管道中的多种流动状态，解决煤粉流量的测量问题，并充分利用工作经验和专家知识，大大缩短网络训练时间．通过现场数据实验表明，此方法提高了测量的准确度，并克服了传统神经网络物理意义难以解释的不足．

气固二相流电容式固相浓度传感器

报道一种用于测量气固两相流固相浓度的电容式浓度传感器。该传感器由沿管道轴向布置的两对相同电极板构成。两对极板的方位不同，相差二分之一极板包角。实验证明由该种“复合式极板”构成的电容式浓度传感器的检测场均匀性误差可达１３％，远远优于单对极板的该项指标。

用模糊神经网络构造煤粉流量模型

提出了用模糊神经网络的方法来建立煤粉流量模型．针对煤粉喷吹系统，模糊神经网络可以把它的工作空间分成若干个模糊区间，在每个区间中，用一局部模型来代表此系统；此方法克服了神经网络无法解释其联接权物理意义的不足．利用现场采集的数据进行实验，发现此方法不仅提高了准确度，而且可充分运用工作经验、专家知识。

改善电容层析成像的重建图像质量的方法

本文通过对电容层析成像系统传感器各极板对形成的检测场灵敏度分布的研究。发现了常用的图像重建算法对于靠近管壁的成像对象所重建出的图像容易发生畸变的原因是由于相邻极板对的检测场灵敏度比其他极板对的灵敏度高造成的，为此提出了改进方法。仿真实验结果表明，改进后的图像重建算法所重建的图像质量得到了较大改善。