【摘 要】
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为了在生产过程中实现液体粘度的在线监测,提出一种结合数字图像处理和液滴分析技术的液体粘度识别方法.通过实验获得不同粘度液滴的形成及生长过程图像,利用图像处理技术得到液滴生成周期的轮廓特征数据,并采用随机森林特征选择(RFFS)算法选择高质量特征子集作为输入,对麻雀搜索算法(SSA)优化的SVR模型进行训练,获得能够识别目标液体动力粘度的软测量模型.研究结果表明,基于SSA-SVR软测量模型的液体粘度识别方法能够快速有效识别液体的动力粘度,在所研究的粘度范围内检测精度优于传统测量方法,为液体粘度非接触检测提
【机 构】
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新疆大学 电气工程学院,新疆 乌鲁木齐 830047;大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁 大连 116024
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为了在生产过程中实现液体粘度的在线监测,提出一种结合数字图像处理和液滴分析技术的液体粘度识别方法.通过实验获得不同粘度液滴的形成及生长过程图像,利用图像处理技术得到液滴生成周期的轮廓特征数据,并采用随机森林特征选择(RFFS)算法选择高质量特征子集作为输入,对麻雀搜索算法(SSA)优化的SVR模型进行训练,获得能够识别目标液体动力粘度的软测量模型.研究结果表明,基于SSA-SVR软测量模型的液体粘度识别方法能够快速有效识别液体的动力粘度,在所研究的粘度范围内检测精度优于传统测量方法,为液体粘度非接触检测提供了一种新的测量思路.
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