带有偏差单元的IRN在两相流ECT中的应用

该文提出了基于带有偏差单元递归神经网络算法在电容层析成像系统的图像重建中的应用。该算法克服了电容层析成像系统中电容测量灵敏度分布易受被测多相流介质分布的影响,利用MATLAB编程对带有偏差单元的递归神经网络进行训练,给出了图像仿真结果。仿真结果表明,该算法在保证了重建图像质量的前提下,缩短训练时间,提高了成像速度,满足了工业实时性的要求。

基于大尺度传感器的电容测量电路抗干扰方法

为了抑制基于大尺度传感器的电容层析成像(ECT)系统的电容测量电路中的较强测量干扰,在分析了测量电路中单屏蔽同轴电缆和模拟开关杂散电容测量干扰产生机理的基础上,设计了能抗杂散电容的基于等电位驱动电缆内屏蔽技术和双T型模拟开关阵列的大尺度传感器电容层析成像系统测量电路,同时,为了提高测量电路输出信噪比,在测量过程中采用双极板激励策略增强大尺度传感器内敏感场强度。经实验测量,采用该抗干扰方法的电容测量电路的输出信噪比为56.8 d B,10 h内测量值标准差为0.132 f F。可见,该电路抗杂散电容干扰能力较强,输出信噪比较高,稳定性较好。