高炉煤粉喷吹系统中通过对输送管道煤粉的在线检测,可实现生产计量与过程控制,从而达到节能降耗的目的。目前工业上对高炉煤粉的计量仍使用电子秤方式和总管流量计方式,电子秤方式容易受现场因素干扰,而现有的总管流量计精度都有待提高。由于煤粉在喷吹管道内的流动是复杂的气固两相流动过程,如何检测气固两相流固相物的质量流量是气固两相流检测领域尚未解决的难题之一。本文在电容法测量煤粉流动信号和互相关测速原理基础上,提出了一种新方法。即利用BP神经网络的特性,电容传感器检测到的煤粉的浓度与速度的流动信号等作为神经网络的输入,其输出经过换算后即为流量计测得的流量值。流量计将测得的煤粉流动信息传递给中控室,用于自动控制。本文主要完成了以下工作：(1)对交流激励电容法和充放电发进行深入的研究和比较,得出较优的方案。作者通过计算,得出SVP值较小的传感器极板结构,并根据计算结果制作螺旋极板浓度传感器和速度传感器；(2)本文在前人设计基础上,改进电路,增强了电路带负载能力；为获取有效流动噪声信号,作者设计了滤波放大电路,相位解调电路,移相电路等；(3)针对韶钢现场需要,采用高性能的嵌入式工控主板ART8019实现数据采集、处理；同时,作者使用与ARM8019配套的ART2010采集卡,从而获得更优的一致性；(4)作者利用BP神经网络算法,编写流量计软件模型；利用自相关算法求的煤粉流动速度；采用平均值滤波处理流量信号；(5)在linux系统下,利用QT4平台开发可显示流量曲线以及总管状态的主界面,并实现上述算法。