基于改进共轭梯度法的ERT图像重建

针对电阻层析成像(ERT)图像重建中灵敏度矩阵的病态特性导致共轭梯度法的收敛率低的问题,提出了改进的共轭梯度算法,ERT图像重建前先对数据进行归一化预处理,将解空间映射到Krylov子空间中,再通过共轭梯度法求解低维子空间中的反问题。分别利用共轭梯度法、预处理共轭梯度法和改进共轭梯度法对典型的气水两相流模型做了仿真实验。实验结果表明,改进共轭梯度法能够提高重建图像的质量,并且相对于其他算法,降低了计算时间。

基于贝叶斯理论快速ERT图像重建算法

针对电阻层析成像系统中图像重建不适定问题,与现有ERT图像代数重建算法不同,提出一种基于贝叶斯理论快速一步动态图像重建算法。在阐述电阻层析成像的理论基础上,利用有限元方法建立敏感场数学模型,得到灵敏度矩阵和投影数据。在分析贝叶斯理论基础上,推导出快速一步动态图像重建模型,并将介质分布的先验信息和噪声随机信息等统计信息引入到图像重建中,实现对电导率的重建。分析了不同分布先验概率参数和不同噪声信噪比等影响因子对算法重建结果的影响,并与高斯牛顿迭代、贝叶斯迭代重建算法相比较。结果表明,所提算法重建速度有很大提高,并能较好反映被测介质的相对位置。

基于FPGA的宽量程高速ERT系统设计与图像重建

提出将电阻层析成像(ERT)技术应用于水下冲压发动机气液两相流的空隙率参数测量,通过FPGA核心控制器,采用改进的双极性电流激励模式,优化数据采集单元设计实现了一套12电极高速ERT实时测量系统,测量范围可以达到10 kΩ,并研究了线性反投影算法进行图像重建。叙述了系统核心单元的工作原理,完成了优化后的12电极ERT系统设计。最后,通过实验验证优化后的ERT系统应用于模拟水下冲压发动机环境下场域内边界电压参数测量的可行性。实验结果表明,ERT系统实时测量速率达到51 fps,能够实时获得场域内的边界电压数值,可对模拟环境下的测试管道截面进行图像重建。

具有高速远程通信功能的工业ERT系统设计

针对多相流远距离可视化测试问题,提出一种具有高速远程通信功能的工业电阻层析成像(ERT)系统。该系统采用现场单元和主控单元异地光纤高速通信方案,通过光纤收发电路与高速传输协议逻辑设计,实现系统高速远程通信功能。通过现场单元串行采集方案电路设计,使系统结构更加紧凑、可靠性更高。通过现场可编程门阵列(FPGA)数字化信号处理和异步缓存逻辑设计,使系统远程数据采集更为精确完整。通过测试实验和图像重建,验证所建立系统的性能,系统光纤传输线速率达625 Mbps,误码率低于10^(-12),测量重复性和成像速率指标满足工业应用需求,系统具备远程可视化测量能力。

电阻层析成像技术的研究

本文对近年来兴起的过程电阻层析成像 (ERT)技术作了综述 ,并介绍了作者在从事ERT技术研究中所取得的成果 ,包括关于敏感电极阵列、图像重建算法的仿真研究和在所开发的TERT 2型层析成像系统上的静态模拟实验研究。

基于电阻层析成像的汽车动力电池内部温度监测

为了直观地在线检测动力电池的温度,以确保动力电池的安全,提出了一种基于电阻层析成像的动力电池内部温度监测新方法。引入温纳-施伦贝尔装置模型分析电池内部温度检测机理,推导了电池内部温度与电阻率的数学关系;应用抑制平滑度最小平方法将多电极检测大数据进行图像反演重建,实现了对动力电池内部温度异变区的动态监测,并搭建了实验平台。文中通过建立相交区域试验模型,实验分析动力电池内部的电阻率静态分布,并验证方法可靠性。然后,实验分析动力电池内部电阻率的动态分布,得到45.5℃时反演图像色带差值增大了2.5倍,且坐标(0.047,0.000 5)内色带变化明显。最后,动态跟踪异变区临界温度。结果显示,在0.173Ω·m处突变骤升,电池内部产生异变。得到的结果表明,提出的方法可直观可靠地监测动力电池内部温度动态变化;可为动力电池的安全特性、寿命预测、负载控制等提供新的研究途径。

代数神经网络电阻层析成像图像重建算法

两相流体具有复杂性的流动特性,图像重建的精度是两相流参数准确测量的基础。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性,使得重建的图像质量差、计算时间长等问题,基于代数运算的神经网络,给出了一种基于代数神经网络电阻层析成像图像重建算法。该算法通过建立代数神经网络,以测量的边界电压值作为神经网络的输入,将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题,以达到图像快速、准确的重建目的。通过实验仿真分析,该方法具有收敛速度快、代价低和误差小等特点。

基于深度残差神经网络的电阻层析成像及流型辨识方法

针对电阻层析成像(electrical resistance tomography,ERT)反问题成像精度和流型识别准确率偏低的问题,提出一种基于深度残差神经网络的两相流电阻层析成像及流型识别方法。利用有限元法对ERT正问题建模,构造多种气液两相流分布状态的“边界电压–电导率分布–流型类别”数据集。搭建用于气液两相流ERT图像重建和流型辨识的残差神经网络模型并进行网络训练,将残差神经网络的两个输出分别进行数据处理,得到重建的电导率分布图像和流型辨识结果。仿真与静态实验结果表明:该方法能够同时实现成像及流型辨识的需求,具有重建图像精度高、泛化性和抗噪性强、流型辨识准确度高的特点。

电阻层析成像阵列电极结构设计及图像重建

电阻层析成像系统图像重建的质量主要依赖于灵敏度矩阵的建立,而灵敏度矩阵的建立由传感器阵列电极结构参数决定。因此,为提高重建图像质量,对阵列电极结构的研究很有意义。文章在分析电阻层析成像的理论基础上,采用有限元变分原理建立敏感场数学模型,并利用迭代方法求解在相邻电极激励下重建数学模型。最终,通过分析宽电极覆盖率及接触阻抗对电极端电流线及图像重建质量的影响,表明传感器电极的结构参数对电阻层析成像敏感场灵敏度的分布有重要影响,进而影响重建图像的质量。因此对阵列电极结构参数的设计优化是极其必要的。

电阻层析成像系统阵列电极宽度优化

在电阻层析成像技术中,其他条件相同的情况下,不同宽度阵列电极对应的灵敏度矩阵不同.为了提高算法反演精度,以敏感场均匀分布时灵敏度矩阵条件数的倒数为适应度函数,在优化有限元模型拓扑结构的同时,利用改进粒子群算法优化电阻层析成像系统阵列电极宽度,并将优化结果应用于改进牛顿-拉夫逊算法.仿真实验结果表明,相比其他两种不同宽度阵列电极与拓扑结构的有限元模型,优化结果对应的灵敏度矩阵条件数分别降低了36.444,3%,和24.345,6%,,有效改善了灵敏度矩阵的病态性,从而提高了算法反演精度.

基于电阻层析成像的混凝土钢筋锈蚀无损检测

钢筋锈蚀程度是评价混凝土耐久性和安全性的关键内容,针对实际工程中钢筋锈蚀检测方法中存在的问题,采用电阻层析成像(ERT)技术,搭建了16电极的ERT系统,采用埋入式电极注入电流采集电压的方式获取成像数据,运用基于共轭梯度法的电阻成像技术进行图像重构,完成了混凝土钢筋锈蚀无损检测的试验设计与研究。结果表明:ERT方法可以对混凝土的钢筋锈蚀状况进行可视化处理,能定性分析钢筋锈蚀的区域范围。该研究可为混凝土钢筋锈蚀无损检测提供新的思路和参考。

基于电阻层析成像的塔杆接地装置腐蚀无损检测

针对大多数塔杆接地装置腐蚀检测方法存在较大的破坏性、且精度不佳的问题,提出了一种基于电阻层析成像的塔杆接地装置腐蚀无损检测方法.在对塔杆接地装置腐蚀过程和影响因素进行数学建模的基础上,设计无损检测系统,其中利用埋入式电极注入电流采集电压的方式获取电导率数据,并运用基于共轭梯度法的电阻成像技术进行图像重构,从而实现塔杆接地装置的无损检测.所提方法在LabVIEW和MATLAB平台的试验结果表明,其可以对接地装置的钢材腐蚀情况进行可视化处理,且检测误差与时间分别为0.42 ms和36 ms,均优于其他对比方法.

基于电阻层析成像技术的CFRP缺陷检测研究进展

碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Plastics,CFRP)由于其优良的力学性能,在各个工业领域中发挥着重要作用,但如何对其进行结构健康监测是该技术进行实际应用时面临的一道难题。电阻层析成像技术(Electrical Resistance Tomography,ERT)是一种基于被测物体导电介质分布的结构健康监测技术,具有非侵入性、成本低、可视化、实时性好的优点。而CFRP也具有良好的导电性,因此,电阻层析成像技术作为一种新的CFRP结构健康监测手段受到了广泛关注。本文将介绍应用于CFRP结构健康监测方面的电阻层析成像技术发展路线,以及当前的最新研究动态。