侯北平[1]2001年在《基于信息融合的两相流参数检测研究》文中提出本论文提出了一种基于多传感器信息融合辨识两相流流型的新方法。针对两相流系统的复杂性和随机性，在采用电容传感技术的基础上，利用信息融合的流型识别算法来辨别流体流型。利用信息融合代替传统的数学建模方法，这将克服以往算法收敛速度慢等缺陷，并能提高流型识别的准确率，这将为复杂系统中难测参数的建模和检测提供新途径，本论文也是对两相流检测和信息融合的一个发展和探索。 针对管道中的两相流被测对象，利用8极板电容传感器对其在管道中的动态特性进行追踪，并测取相关参量，利用信息融合算法处理所获得的信息，充分利用传感器信息资源，将分散的传感器信息融合成所测流型的整体信息。仿真实验证明本融合算法对识别典型流型具有较好的精度和实时性。 针对具体的两相流——原油，用平板电容器、FLUKE精密电桥和其它辅助传感器分别测取了原油的热处理温度、降温速率和电容值，利用模糊信息融合算法对测量值进行处理和寻优，从而进行原油热处理的综合评定和凝点的在线预测。 信息融合算法能综合利用多传感器的有效信息以获取有关目标的知识，减少传感器不确定误差的影响，能够获得较多的对被辨识目标支持程度的信息，具有广阔的发展前景和工业应用价值，为两相流流型辨识提供了一种新的有效手段。
周天一[2]2017年在《基于光电池阵列传感器和差压传感器的小管道气液两相流参数测量研究》文中研究表明气液两相流广泛地存在于石油、化工等工业生产过程中。近年来,小型化成为工业设备的一个重要发展方向,小管道下的气液两相流参数检测成为两相流领域研究的新热点。但是,目前小管道气液两相流相关参数的检测技术研究仍处在起步阶段,现有的检测方法通常是借鉴常规管道下的测量方法,急需进行进一步的研究。因此,进行小管道气液两相流的参数测量研究具有重要的科研意义与工程应用价值。本学位论文以小管道气液两相流为研究对象,利用光电池阵列传感器和差压传感器对小管道气液两相流的流型识别和相含率测量方法进行了研究,主要工作和创新点如下:1.设计并搭建了基于光电池阵列传感器和差压传感器的小管道气液两相流参数测量装置。设计了适用于小管道的差压信号采集系统;对已有的光电池阵列传感器进行了优化设计;并分别在内径为2.12mm、3.01mm和4.03mm的小管道内进行了气液两相流实验研究。2.提出了基于光电池信号和差压信号信息融合的小管道气液两相流流型识别方法。该方法首先对所采集到的不同流型下的光电池信号和差压信号进行分析,分别提取信号特征并构成相应的特征向量;然后,利用最小二乘支持向量机分别建立基于光电池信号和差压信号的两种流型识别模型并进行流型识别;最后,利用D-S证据理论对基于光电池信号和差压信号的流型识别结果进行决策层信息融合,得到最终的流型识别结果。利用所提出的方法对叁种不同内径小管道下的气液两相流进行流型识别实验(实验中观察到的流型有:泡状流、段塞流、波状流和环状流),结果表明,相比于基于单个传感器信号的流型识别,整体识别的准确率有所提高,达到91%以上。3.利用光电池信号,提出了一种基于流型的小管道气液两相流相含率测量方法。首先,针对每一种流型,利用光电池信号,结合最小二乘支持向量机建立相应的相含率测量模型;其次,根据本文提出的流型识别方法得到小管道气液两相流流型识别结果,选择相应流型下的相含率测量模型实现相含率的测量。对叁种不同内径的小管道内的气液两相流进行了相含率测量实验,结果表明,相含率测量整体绝对误差均在8%以内,利用本文所提出的方法对小管道气液两相流的相含率进行测量是可行的。本文在信息融合的框架下,结合差压传感器和优化后的光电池阵列传感器,实现了小管道气液两相流流型的识别和相含率的测量,为小管道气液两相流的参数测量提供了一定的借鉴。
郑小虎[3]2016年在《基于多视觉的小管道气液两相流参数测量研究》文中研究表明气液两相流在自然界及工业生产过程中广泛存在,是一种复杂的流动过程。近年来,随着微型/小型设备的广泛应用,小管道气液两相流受到越来越多的关注。但目前小管道气液两相流相关研究仍处于发展阶段,小管道气液两相流参数测量技术比较匮乏,制约了其进一步发展和应用。因而,进行小管道气液两相流参数测量相关研究具有重要的科学研究和工程应用价值。高速摄影法具有可视化、非接触及瞬时性好等优点,是气液两相流参数测量常用的方法。多视觉技术利用多个相机或单个相机与光学器件构成系统从多个角度进行拍摄,能够获取气液两相流气相和液相的空间分布及尺寸信息,为小管道气液两相流参数测量提供了一种新的途径。本文分别以水平和竖直小管道气液两相流为研究对象,基于多视觉技术进行了流型识别和相含率测量的研究。主要工作和创新点如下：1.设计并搭建了基于多视觉的小管道气液两相流参数测量系统。该系统由流体驱动单元、多视觉高速图像采集单元和相含率标定单元叁部分组成,可以同时从两个相互垂直的角度采集水平/竖直小管道气液两相流流动图像。分别在内径为2.1mm,2.9mm,4.0mm的水平管道中进行了实验,在水平小管道中观测到了泡状流、段塞流、波状流和环状流四种典型流型,在竖直小管道中观测到了泡状流、段塞流和环状流叁种典型流型。2.提出了基于多视觉信息融合的小管道气液两相流流型识别方法。首先通过上述系统从相互垂直的两个角度获取两组图像序列,选取两组图像序列前四阶Hu矩的平均值和标准差构成特征向量；然后利用支持向量机(SVM)建立单角度流型识别模型,进行单角度流型识别；最后利用D-S证据理论对单角度流型识别结果进行决策层信息融合,实现多视觉流型识别。叁种不同管径的水平小管道流型识别实验结果表明,所提出的流型识别方法相较于基于单角度图像序列的流型识别方法,整体识别效果更好,流型识别准确率均在91%以上。3.提出了基于多视觉的小管道气液两相流相含率测量方法。该方法借鉴积分“分割,近似求和”的思想,利用两个相互垂直角度的二值图像建立各流型下的相含率测量模型。首先,对从两个相互垂直角度获取的两相流图像序列进行预处理,得到二值图像；其次,基于多视觉信息融合进行流型识别；然后,对光学畸变进行校正；最后,根据流型识别结果选取相应的相含率测量模型,计算相应的相含率。在叁种不同内径的水平和竖直小管道中分别进行了实验,相含率测量整体绝对误差均小于6%。本文的研究工作验证了将多视觉技术应用于小管道气液两相流流型识别和相含率测量的可行性,为小管道气液两相流参数测量提供了一种新的途径。
谭超[4]2009年在《基于多传感器融合的两相流参数测量方法》文中研究指明两相流是自然界与工业过程中十分常见的流动形态,由于流态的复杂性,对其过程参数的准确测量一直是科学研究与工业过程应用中亟待解决的重要课题。多传感器融合技术利用不同时间与空间的多传感器数据资源,通过对各局部测量信息的综合,消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,并加以互补,降低其不确定性,实现比单一信息源对被测过程更完全、准确、可靠的测量和描述。本论文从两相流参数测量方法与流动机理出发,利用数值仿真技术,在研究V型内锥流量计与基于电学敏感原理的传感器用于两相流参数测量方法的基础上,建立各传感器两相流测量模型;结合数据级与特征级信息融合方法实现两相流流型的准确识别,以及质量流量、流速、分相含率和分相表观流速的测量。本研究主要完成的工作:1.从两相流参数测量方法与流动机理出发,开展水平管道油水与气水两相流的叁维CFD(Computational Fluid Dynamics)非稳态仿真,分析两相流典型流动状态下,V型内锥流量计的测量特性,以及流动参数在预设测量截面处的变化。仿真结果表明,V型内锥对两相流流态有一定的干扰,但能在较短距离内恢复;实际取压位置与理想位置处的差别可以通过一个定值来补偿;锥体尾部出现回流区域形成较强烈的湍流,但尾部取压方式不受回流影响;气水两相流间歇流动结构有一定的速度和差压波动,因此在测量气水两相流时应考虑这种波动带来的影响;气水两相流的流速差别较大,在流动分析中应考虑滑动比或滑脱速度的影响。该仿真工作为V内锥测量模型与互相关测速提供了理论分析基础,并在此基础上设计并实现了基于电学敏感原理传感器的两相流流动参数测量系统。2.在对已有两相流差压测量关系式分析的基础上,引入Blasius系数,推导出油水两相流粘度对差压测量关系式的影响,提出一种考虑油水粘度影响的油水两相流质量流量关系式;实现了利用环形电导式传感器测量气水两相流的滑动比,并提出一种适用于研究工作实验范围的气水两相流质量流量测量关系式。测量结果表明:引入粘度的油水两相流质量流量关系式能够获得更准确的测量结果,而引入滑动比后的均相流模型测量结果较未考虑滑动比的均相流模型稳定,利用滑动比修正的Chisholm模型结合de Leeuw的分析结果选取相应的Blasius系数能获得更高的测量精度。从理论分析角度为差压流量计在两相流中的测量提供了一种理论与经验相结合的模型。3.结合两相流流动特性分析,提出一种能够在两相流流动特征信号中动态寻找信号段适用于互相关计算的方法,并建立了基于电学敏感原理的两相流混合流速测量以及分相含率的预测模型,实现了两相流双参数的同时测量。互相关结果表明,互相关方法测量到的油水与气水两相流结构性脉动传输与混合速度在不同的混合流动Froude数范围内存在分段线性关系,且参数拟合结果与数值仿真结果计算的参数值一致。相含率测量结果表明,油水两相流的混状流态满足Maxwell方程的假设条件,应用该方程测量油水两相流含水率的平均相对误差为8.1%。气水两相流离散流型可当作层流与满管流的交替处理,含水率测量结果的平均相对误差为10%。4.在各传感器测量模型与方法研究的基础上,实现了基于双截面电阻层析成像系统截面电极阵列间的数据级融合、特征级串行融合与并行融合;研究了基于V型内锥流量计与电阻层析成像系统测量数据特征级融合的水平管气水两相流流型识别方法;实现了基于V型内锥流量计与电学敏感原理传感器融合的两相流流速、相含率与滑动比的预测,以及两相流流量和各分相表观流速的准确测量。测量结果表明:利用同质传感器间自适应加权估计方法的数据级融合能够实现测量信息的最优化,达到单传感器的最优测量状态,而特征级融合能够提供额外的流动信息;利用融合方法计算的过程参数可比融合前更低的平均相对误差。
龙军[5]2013年在《基于传感器数据融合的小通道气液两相流参数测量新方法研究》文中研究指明随着微加工技术和新材料技术的迅速发展,工业设备微型化、小型化的趋势日益明显,小通道尺度下的气液两相流参数测量已成为当前两相流研究领域的热点,相关参数检测方法的研究对小通道气液两相流参数测量有着十分重要的意义。本文以小通道中的气液两相流为研究对象,基于光学位置传感器和电容耦合式非接触电导测量(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection, C4D)传感器,结合信息处理技术、传感器数据融合技术对小通道气液两相流流型、相含率的在线测量方法进行了研究。本学位论文的主要工作和创新点如下：1.研发了新型光学位置传感器和新型C4D传感器,并建立了一套基于光学位置传感器和C4D传感器的小通道气液两相流参数在线测量系统。研究结果表明,所研发的新型光学位置传感器和新型C4D传感器是成功的,均可有效用于小通道气液两相流参数测量。2.基于光学位置传感器,研究了小通道气液两相流流型辨识和相含率测量问题。首先,利用所获得的光学信号,对比研究了叁种不同特征提取方法：1)采用统计分析进行特征提取；2)采用统计分析和小波分解进行特征提取；3)采用统计分析和经验模态分解(EMD)进行特征提取,并利用流型辨识实验对叁种特征提取方法进行了验证。实验结果表明,叁种特征提取方法用于流型辨识均是有效的。其中,采用统计分析的特征提取方法具有更好的实时性,且流型辨识结果也令人满意。在内径为4.0mm,3.0mm和1.8mm水平小通道下,典型流型的辨识准确率分别高于85.0%、75.0%和83.0%。其次,利用所获得的光学信号,分别结合物理模型分析和LS-SVM回归方法,建立了两种段塞流的相含率测量模型,并利用动态实验对所建立的模型进行了验证。实验结果表明,所建立的两种段塞流相含率测量模型均是有效的。其中,基于LS-SVM建立的段塞流相含率测量模型具有更高的测量准确率(基于LS-SVM模型的测量最大绝对误差为5.0%,基于物理模型的测量最大绝对误差为10.0%)。3、基于C4D传感器,研究了小通道气液两相流流型辨识和相含率测量问题。首先,利用C4D传感器获得的信号,并结合统计分析的特征提取方法,对不同管径下的气液两相流进行了流型辨识。然后,利用C4D传感器获得的信号,并结合LS-SVM回归方法,针对不同流型建立了典型流型下的相含率测量模型,并利用动态实验对所建立模型进行了验证。研究结果表明,所研发的C4D传感器用于流型辨识和相含率测量均为有效的。在内径为4.0mm,3.0mm和1.8mm水平小通道下的典型流型辨识准确率分别高于78.0%、88.0%和83.0%。在内径为3.0mm的水平小通道中,段塞流,泡状流,层状流和环状流下的相含率测量最大绝对误差分别为10.0%、3.5%、3.0%和5.0%。4.基于传感器数据融合技术,并结合光学位置传感器和C4D传感器测量信号,提出了小通道气液两相流的流型辨识和相含率测量新方法。所提出的流型辨识新方法为：首先分别利用光学位置传感器和C4D传感器的测量信号进行流型辨识,然后运用D-S证据理论对两种传感器的辨识结果进行融合进而获得流型。所提出的相含率测量新方法为：先判断当前流型,再根据流型选择相应的相含率测量模型(若为段塞流,则选择基于光学位置传感器的LS-SVM相含率测量模型,若为其他几种流型,则选择基于C4D传感器的LS-SVM相含率测量模型)进行相含率计算。研究结果表明,所提出的流型辨识新方法和相含率测量新方法均是有效的。基于传感器融合技术,叁种管径下的流型辨识的准确率和相含率测量精度均有所提高,在内径为4.0mm,3.0mm和1.8mm水平小通道下的流型辨识准确率分别高于85.0%、97.0%和88.0%。在内径为3.0mm的水平小通道中,段塞流,泡状流,层状流和环状流下的相含率测量最大绝对误差分别为5.0%、3.5%、3.0%和5.0%。所提出的流型辨识新方法和相含率测量新方法充分利用了两种传感器在不同流型下测量信息的互补性,提高了流型辨识的准确率和相含率测量精度。
梁强[6]2007年在《基于波动性的气液两相流参数检测研究》文中研究指明两相流广泛存在于动力、化工、石油、冶金、管道运输、医药、制冷等领域。研究两相流体力学，探讨两相流动的机理，准确检测两相流的各种参数对现代工业设备的研制和开发具有非常重要的意义。目前已经成为国内外给予极大关注的前沿学科，但是两相流系统是复杂的非线性系统，两相流参数检测的难度较大。因此，两相流参数检测是一个急需发展的研究领域。本文在对两相流动过程中的波动性研究的基础上，提出了表示两相流波动性的波动系数，并进一步将波动系数应用于气液两相流的流型识别和流量等参数的测量中。本文的主要工作和创新点如下：(1)提出了反映两相流动状态的波动系数，并分析了与之相关的各种影响因素。论文从能量守恒方程出发，分析了两相流通过节流装置的流动过程，推导出一种实用的反映波动性强弱的两相流波动系数。在此基础上，进一步分析了波动系数与体积含气率、管道管径、流量、流型的关系。结果表明，作为反映两相流动状态的一个特征参数，波动系数可以用于两相流型分析和流量等参数的测量。(2)提出基于两相流波动性的流型识别方法。论文通过气水两相流和油气两相流的大量实验分析，找到了两相流波动系数与流型及其他参数间的变化规律。借助于两相流的另一个特征参数R，可以较准确地区分泡状流、塞状流、弹状流、环状流和分层流等各种气液两相流的流型，同时利用波动系数和特征参数R还可以表示两相流流型的过渡状态。(3)提出了基于流型的流量测量方法，分析了波动系数与流量测量精度的关系。论文通过对文丘里管前后两端的动态差压信号的分析和处理，根据用波动系数确定的流型，建立了不同流型下的各种流量测量公式。研究表明，这种基于流型的流量测量方法可使两相流流量相对误差的均值由大于10％缩小到5.7％，相对误差的均方根从大于20％缩小到4.2％，较好提高测量精度；实验结果还发现，在一定流型的条件下，波动系数越大，流量测量的误差相对越大，这表明波动系数在一定程度上可反映流量测量的准确程度。(4)提出了基于环形管的双参数测量方法。论文分析了两相流在环形管中流动时的沿程阻力和离心力与两相流流量、体积含气率等参数间的关系，通过实验得到了环形管上下段差压与两相流总流量及体积含气率之间的经验关系式，从而实现了两相流流量和体积含气率的双参数测量。实验表明引入波动系数对结果进行修正可有效减少体积含气率估计值的误差，其中绝对误差的均值为1.2％，均方根为1.6％，说明论文提出的双参数测量方法在已有的实验条件下是可行的。
张俊晶[7]2013年在《两相流参数的软测量技术研究》文中提出两相流动现象在自然界以及工业生产过程中广泛存在。目前,在动力、化工、核能、制冷、石油和冶金等行业的许多生产设备中都涉及到多相流流动工况。两相流的流动介质之间的分布情况,即流型,在两相流参数的研究中有着很重要的作用,能够很大程度上影响着两相流流动动压力损失和传热传质等特性,而且还影响着流动过程参数的准确测量和其它相关特性,因此两相流流型识别的研究一直是两相流参数测量的重要研究方向。两相流流型的智能识别出现,为流型识别提供了新的思路与方法,运用现代信号处理技术进行两相流参数测量的软测量方法,对较易测量的辅助过程变量和离线分析信息,提供了主要参数的在线估计。本文主要是运用隐马尔科夫模型进行两相流的参数的软测量测量,对垂直上升管中气液两相流四种典型流型(泡状流、段塞流、混状流和环状流)进行流型识别。隐马尔科夫模型HMM (Hidden Markov model)具有很强的时序建模能力,可以处理动态信息,因此,它在语音识别、文字识别、身份识别以及故障诊断等领域得到了广泛应用。鉴于HMM有很好的识别效果,且目前在流型识别领域很少用HMM来识别流型,所以本文以垂直上升管气液两相流为例,针对电导波动信号的非平稳特性,借助语音处理中的线性预测方法和基于支持向量机的方法,对实验参数进行处理,取得特征向量,输入到各个状态连续隐马尔科夫模型中进行训练,从而实现了对典型流型的识别。在训练识别过程中,首先对HMM进行初始化,然后利用HMM的叁种基本算法进行计算。其中使用前向-后向算法对测量信号进行求其对数似然概率；使用Viterbi算法对给定的观察序列中每一种模型进行优化处理；使用Baum-Welch算法实现参数的重估,从而实现两相流的流型识别过程。经过大量的计算和仿真,得到了很好的效果,表明运用隐马尔科夫模型进行参数分析是一种新的两相流流型识别的软测量方法。
朱波[8]2008年在《基于小波分析和神经网络的ERT系统流型辨识研究》文中提出两相流广泛存在于现代工业生产之中,在一定程度上影响着工业的发展。两相流体系是一个非线性动态系统,两相流体具有复杂的流动特性,且相间存在着界面效应和相对速度,致使两相流参数检测的难度较大。在两相流系统中,流型是一个重要的检测参数,它的准确辨识是两相流其他参数准确测量的基础,因此流型的智能辨识成为两相流研究的重点内容之一。本文以12电极的ERT系统和油/水两相流的流型为研究基础,研究了小波分析和神经网络在两相流流型辨识中的应用。本文在阅读了大量的文献基础之上,归纳总结了两相流检测技术对科研和工业生产的重要意义,同时详细总结并分析了两相流流型的辨识方法的发展历程、研究现状及亟待解决的关键问题,指出了基于图像重建的流型辨识的缺点,并提出了基于测量数据特征提取的流型辨识方法。本文运用小波分析方法研究了基于ERT系统测量数据的特征提取问题。以常见的流型为研究对象,研究了基于小波包分析(WPA)的测量数据特征提取方法。对如何有效利用信号的小波包能量值的统计特征及所含流型的特征展开了研究。并以提取后的特征向量作为神经网络的输入,对网络进行建模和仿真。本文针对现有的基于ERT系统的流型辨识方法进行了较为全面深入的研究,在大量的仿真基础之上,提出了一种基于测量数据特征提取的神经网络流型辨识方法,并对实验仿真结果进行深入的分析和总结。通过本文的研究工作,证明此方法为两相流流型辨识提供了一种更有效的手段。
岳伟挺[9]2004年在《基于文丘里管的气液两相流参数检测方法研究》文中认为加声，次掌博士学位论文论文题目作者姓名指导教师学科(专业)控制科学与工程所在学院二信息科学与工程学院提交日期二00
韩骏[10]2010年在《小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究》文中研究表明两相流是诸多工业中经常遇到的现象,其流动规律研究具有重要的科学价值和广泛的工程应用价值,两相流的测量也成为国内外科技工作者争相探索的热点课题。层析成像技术和软测量技术的产生和发展为解决多相流系统的参数检测问题提供了一条新的思路和方法,受到了国内外研究者的广泛关注。小波熵能够揭示数据在时-频空间中能量分布信息和变化的特征参数,近年来在工程中得到了广泛的应用和研究。小波网络是小波分析理论与神经网络理论相结合的产物,也是近来应用和研究的一个热点。对于电阻层析成像(电阻截面测量)和软测量技术、小波熵和小波网络四方面的研究是本论文工作完成的基础。本论文从两相流参数测量方法与流动机理出发,在电阻层析成像系统的传感器测量原理基础上,完成了水平管气水两相流的小波熵的流型特征提取和流型识别;在基于V型内锥差压测量原理和小波网络理论全面研究的基础上,完成了水平管油水、气水两相流的质量流量软测量。本文研究中主要完成的工作有:1、在对已有国内外小波网络的研究成果基础上,系统地对小波网络进行了拓扑结构和分类研究,提出了一种新的小波网络结构-混合递归Elman小波网络,并推导了信号分类Elman小波网络和混合递归Elman小波网络的训练算法;2、在研究电阻层析成像系统的传感器用于两相流参数测量方法的基础上,提出了截面测量信息数据的叁种数据序列组织方法,完成了水平管气水两相流截面测量信息在叁种数据组织方式下的五种小波熵特征提取,并给出了分析结果和比较的结论,并结合Elman小波网络实现了水平管气水两相流的流型识别。3、在对V型内锥差压测量原理和小波网络全面研究的基础上,提出了具有较好泛化能力的质量流量测量模型,实现了基于小波网络模型的油水、气水两相流的质量流量软测量,并通过实验结果验证了模型的正确性。
参考文献：
[1]. 基于信息融合的两相流参数检测研究[D]. 侯北平. 天津科技大学. 2001
[2]. 基于光电池阵列传感器和差压传感器的小管道气液两相流参数测量研究[D]. 周天一. 浙江大学. 2017
[3]. 基于多视觉的小管道气液两相流参数测量研究[D]. 郑小虎. 浙江大学. 2016
[4]. 基于多传感器融合的两相流参数测量方法[D]. 谭超. 天津大学. 2009
[5]. 基于传感器数据融合的小通道气液两相流参数测量新方法研究[D]. 龙军. 浙江大学. 2013
[6]. 基于波动性的气液两相流参数检测研究[D]. 梁强. 浙江大学. 2007
[7]. 两相流参数的软测量技术研究[D]. 张俊晶. 青岛科技大学. 2013
[8]. 基于小波分析和神经网络的ERT系统流型辨识研究[D]. 朱波. 哈尔滨理工大学. 2008
[9]. 基于文丘里管的气液两相流参数检测方法研究[D]. 岳伟挺. 浙江大学. 2004
[10]. 小波熵与小波网络在多相流参数测量中的应用研究[D]. 韩骏. 天津大学. 2010