卧螺离心机被广泛应用于现代工业中,使用其对混合液进行分离,以达到回收提纯、节约资源的目的。但由于卧螺离心机为不透明的密封筒体结构,操作人员无法直接观察到离心机内部颗粒的堆积、分布情况,因此,离心机的运转往往是根据经验法则进行控制的,没有实现最佳控制,同时也导致如果离心机内部颗粒堆积出现问题,不能及时发现、避免。基于以上要求和存在的问题,有必要对离心机分离时内部颗粒的分布情况做可视化检测,从而根据内部颗粒堆积情况,通过调节离心机旋转速度和进料口进料速度来实现在线优化。同时,检测离心机内颗粒的分布情况也是研究离心机运行机理的一种重要方法。本文主要研究基于线性排列电极的电阻抗层析成像技术在离心机内部颗粒分布可视化检测中的应用。主要研究内容包括仿真分析、电极参数优化、试验验证、线性电极EIT应用软件的开发这四个方面。仿真分析主要是对EIT模型中网格密度、电极尺寸等重要参数的影响进行分析,并对激励测量模式进行抗噪性分析和选择;电极参数优化主要是通过神经网络和遗传算法相结合来优化电极尺寸,提高成像质量;试验验证部分通过静态试验检测提出方法在颗粒堆积层高和分布流形两方面的检测能力,并通过动态试验对该方法在动态下检测的可行性进行验证;最后开发基于线性排列电极的EIT应用软件。仿真结果表明:1.随着网格密度的增加电压响应值趋于稳定、但灵敏度矩阵计算时间增长,重建图像相关系数先增大后减小;2.相比于相邻激励测量模式,文纳激励测量模式的抗噪性更好;3.电压响应值随电极长度的增加而增大,随电极宽度的增大而减小;4.灵敏度矩阵的条件数随电极长度的增加而增大,随电极宽度的增加而减小。电极参数优化结果表明:随着电极数增加,最优电极参数模型可检测的场域长度更长,重建图像相关系数更大,但采集数据所需的时间也更长。在试验验证中,本文确定了试验激励电流的频率,确定了模型有效成像范围。试验结果表明提出方法可以用于检测颗粒堆积层高和流形分布检测,同时通过对水涡旋的检测验证了提出方法具备动态下检测的能力。最后,本文使用Matlab GUI开发的线性排列电极EIT应用软件可用于仿真分析和对试验数据的图像重建。