【摘 要】
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该文主要针对电容层析成像系统阵列传感器的特性,引入一种基于主成分分析和人工神经网络的新方法来测量两相流相浓度. 主成分分析法是系统工程中的一种经典方法.仿真实验以圆
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该文主要针对电容层析成像系统阵列传感器的特性,引入一种基于主成分分析和人工神经网络的新方法来测量两相流相浓度. 主成分分析法是系统工程中的一种经典方法.仿真实验以圆管8电极电容成象系统为对象.在对大量测量电容值样本进行分析和拟和后,得出利用第一主成分求解相浓度的经验公式.实验结果证明了这一测量方法的可行性. 考虑到第一主成分不能包含整个系统的全部信息,人工神经网络被引入用于对主成分分析法进行改进.利用BP算法训练后的神经网络,可以很好地反映多组主成分与相浓度之间的关系.仿真实验的结果也证明了这一方法的改进效果. 基于物理模型的静态实验结果显示设定相浓度与测得相浓度有较好的对应,表明采用这两种方法进行相浓度测量均是可行的.但是在数据处理中看出,样本浓度误差均有超出±5﹪范围的数据.分析其原因是由于实验标定手段的限制,不能够保证设定相浓度的准确测量. 此外该文还探讨了采用多传感器数据融合来测量两相流参数的可行性.考虑到静电传感器和电容传感器各自的优缺点,数据融合技术可以提供一种改进测量的新方法.
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