基于分割Bregman迭代的内-外置电极电容层析成像

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题的病态性和不适定性,提出了一种基于分割布雷格曼迭代(split Bregman iteration,SBI)的图像重构算法。在目标函数中引入基于参考图像的正则化、低阶约束和空间约束,从而提高成像质量和空间分辨率。对内-外置电极的ECT敏感场内环形区域进行图像重建。仿真结果表明:与Tlkhonov正则化算法和Landweber迭代算法相比,基于布雷格曼迭代的图像重建算法具有较好的空间分辨率,图像误差降低至0. 162 1,图像相关系数提升至0. 874 4,图像重建的精度和质量较高,说明了该算法在ECT图像重建领域的可行性和有效性。     

流型自适应的归一化方法对Tikhonov正则化算法的改进

电容层析成像的成像数据采用不同的归一化模型,对重建图像的质量有重要影响.针对两相流的典型流型,研究了采用不同的归一化模型时,Tikhonov正则化算法性能与流型及相含率的相关性.仿真采用新的归一化模型与常规的模型处理电容测量值,重建原图像.结果表明,基于单一的归一化模型,不能在各流型分布下都有最好的成像效果.提出了基于流型识别、自动适应流型的归一化方法,新方法提高了Tikhonov正则化算法的性能.     

两相流电容层析成像系统

基于电容层析成像技术设计了一套两相流型可视化系统。硬件部分采用交流激励的电容数据采集系统，具有较高的采集速度和分辨率；软件部分采用改进的线性反投影算法与Landweber迭代法进行图像重建，保证流型可视化的实时性和有效性；成像速度可达20幅／s，基本满足工业应用要求。实验测试与成像结果表明，该系统改进了数据采集速度。     

基于模拟退火与合并代价反标的低功耗门控时钟布线算法

传统的时钟树布线算法可以扩展应用于门控时钟,例如在自底向上的合并过程中采用最小化合并电容方式。然而,当前点的合并,会影响到上层点的门控情况变化,虽然在局部合并时是最优的,却可能恶化时钟树整体功耗。针对该问题,提出了一种零时钟扭斜门控时钟布线算法,使用上一轮时钟树的布线结果估算上述影响所造成的合并代价变化。由于算法需要多轮反复计算,因此使用模拟退火方法,在每一次循环时重建时钟树结构,通过上一轮反标的合并代价信息进行优化,评估每一轮的结果,并生成新的约束供下一轮使用。实验结果表明,与传统的Greedy-DME算法相比,该算法可以获得至多23%的功耗优化。     

一种求取复杂结构金属的互连电容的新算法

为了求解导体间产生的寄生电容,提出一种新型随机算法,能快速并准确的计算出二维和三维复杂结构金属间的互连电容。设计了以方形随机漫步为基础的停留介面法,可用于处理含有斜边导体和多层介电质结构;给出了电容矩阵的详细推导公式,应用口字型积分法求取了电场值;分析了取样点的布置和并行架构。最后与商业软件求出的寄生电容结果进行了对比,并分析了并行计算和串行计算的效率。结果表明,求解的寄生电容误差范围都可达业界要求3%以内;在32核计算机下,并行计算时间比串行计算时间快30倍。由此可见,此新算法可用于计算二和三维复杂结构,且不受限于矩形或梯形导体,且也不受限于介电质层数,可高效的计算出导体间产生的寄生电容。     

电容层析成像电路的研究

介绍了电容层析成像技术的成像原理及C／V转换电路,理论上提出了成像系统中检测运算放大器出现 相移问题的克服方法．     

层析成像技术在过程检测中的应用──电容式两相流层析成像系统

介绍一种采用电容式传感器的两相流层析成像新方法。该法利用安装在两相流管道 周围的多个电容极板对流体扫描测量，并将所测得的数据输入计算机进行成像，得到 管道某截面上的两相分布图像。一台采用８个电极的系统模型已在最近组装完毕，并进 行了对静态分布模型的成像实验。对实验结果进行了分析并讨论了上述系统改进的可能 性。     

Image Reconstruction Using a Genetic Algorithm for Electrical Capacitance Tomography

Electrical capacitance tomography （ECT） has been used for more than a decade for imaging dielectric processes. However, because of its ill-posedness and non-linearity, ECT image reconstruction has always been a challenge. A new genetic algorithm （GA） developed for ECT image reconstruction uses initial results from a linear back-projection, which is widely used for ECT image reconstruction to optimize the threshold and the maximum and minimum gray values for the image. The procedure avoids optimizing the gray values pixel by pixel and significantly reduces the search space dimension. Both simulations and static experimental results show that the method is efficient and capable of reconstructing high quality images. Evaluation criteria show that the GA-based method has smaller image error and greater correlation coefficients. In addition, the GA-based method converges quickly with a small number of iterations.     

基于反序网的同杆双回线跨线故障准确测距原理

针对线间存在互感的高压同杆双回线有发生跨线故障的可能,同时不能忽略分布电容对测距结果的影响,基于分布参数模型,利用相序变换后双回线反序网络与系统参数无关的特性,提出了一种使用单端工频电气量进行跨线故障定位的算法.该测距算法在理论上不受系统阻抗及过渡电阻的影响,并且考虑了分布电容对双回线测距精度的影响,加深了对分布参数模型的同杆双回线跨线故障测距的研究,并且克服了以往双回线测距算法精度不高的缺点.该算法理论分析简单,迭代求解测距方程不存在伪根问题,电磁暂态计算程序ATP仿真结果表明,本算法测距精度达到了0.05%.     

基于RBF网络的ECT图像重建算法

介绍了一种基于RBF网络的电容层析成像图像重建算法,包括径向基函数的选取、RBF网络权值的训练方法.仿真实验显示该算法可用于两相流流型辨识.     

基于径向基网络和小波变换的电容层析图像重构算法

针对电容层析成像系统重构图像问题的非线性、病态性等特点,提出了基于径向基神经网络的图像重构算法以达到流型辨识的要求,并针对神经网络成像精度低的问题,重点分析研究了适用于图像特征增强的空频分析方法——基于径向基网络的自适应小波滤波重构算法.图像经过多级小波分解后,依据邻域特性来判断各个子带图像上的边缘点;依据统计特性来估计噪声在空频域中的分布,并构造具有自适应性的边缘增强增益;最后用调整后的小波系数重建图像.仿真结果表明,该算法有效地增强了图像的边缘,减小了图像的噪声影响,很大程度上改善了重构图像的成像质量,明显减轻了失真度,使图像特点更加清晰.     

A multiresolution reconstructive algorithm based on network theory for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography technique reconstructs dielectric constant distribution in an object by measuring the capacitances between the eletrode pairs which are mounted around this object. Because of the limitation of measurement condition, the measured data are imcomplet. This paper describes a multiresolution reconstructive algorithm which is based on network theory for electrical capacitance tomography technique. The dielectric constant distribution of flow of two components in a pipeline is reconstructed. The algorithm is as follows: Firstly, construct a rough, first level system model, and assume the dielectric constant distribution of the region to be reconstructed. After iteration, the dielectic constant of each unit can be reconstructed. Secondly, construct a finer, second level the system model and determine the initial dielectric constant of each unit in the region to be reconstructed according to related information between two levels. After iteration, the image of the pipeline's cross section can be reconstructed. The results of simulated experiments about different kinds of medium distributions show that this algorithm is effective and can converge. Supported by the National Natural Science Foundation of China Ma Ning: born in 1970, Ph. D.     

A multiresolution reconstructive algorithm based on network theory for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography technique reconstructs dielectric constant distribution in an object by measuring the capacitances between the eletrode pairs which are mounted around this object. Because of the limitation of measurement condition, the measured data are imcomplet. This paper describes a multiresolution reconstructive algorithm which is based on network theory for electrical capacitance tomography technique. The dielectric constant distribution of flow of two components in a pipeline is reconstructed. The algorithm is as follows: Firstly, construct a rough, first level system model, and assume the dielectric constant distribution of the region to be reconstructed. After iteration, the dielectic constant of each unit can be reconstructed. Secondly, construct a finer, second level the system model and determine the initial dielectric constant of each unit in the region to be reconstructed according to related information between two levels. After iteration, the image of the pipeline's cross section can be reconstructed. The results of simulated experiments about different kinds of medium distributions show that this algorithm is effective and can converge. Supported by the National Natural Science Foundation of China Ma Ning: born in 1970, Ph. D.     

多晶硅薄膜晶体管的电流和电容分析模型

提出一种用于电路模拟的基于表面势的多晶硅薄膜晶体管(poly-Si TFTs)的电流和电容分析模型.采用非迭代方法计算poly-Si TFTs表面势随端电压的变化,从而大大地提高了上述模型的计算效率.基于表面势的解析计算和薄层电荷方法,提出了包括小尺寸效应和翘曲效应的电流电压模型.同时,文中还提出了基于电荷的电容模型.电流和电容模型在线性区和饱和区都是连续和准确的,不需要没有物理意义的光滑处理.与实验数据的比较发现,模型和实验数据符合得较好,这也证明了所提出模型的准确性.并且,该模型适用于电路仿真器.     

数字化ECT成像系统

基于电容敏感原理设计的数字化电容层析成像系统,利用有限元法,分析了阵列电极结构对敏感场分布的影响,通过优化设计和仿真试验,改善了敏感场分布的均匀性;构建了以DSP为核心、FPGA协同工作的12电极的数字化ECT系统,提出了由离线预迭代和在线一步成像所构成的新的图像重建算法——预迭代法,其成像速度及精度均明显提高．     

负电容在主-被动混合压电振动控制中的应用

针对压电被动振动方法中分支电路参数环境适应能力差、电路复杂和压电主动振动方法需要较高输入功率的问题,提出了一种基于负电容压电分支电路和小波变换自适应算法的振动主-被动混合控制策略.文中阐述了这种主-被动混合振动控制方法的原理,分析了被动控制效果、主动控制电压与负电容参数的关系.仿真和实验结果表明,这种主-被动混合振动控制方法能够有效抑制结构振动,其控制效果优于单独的主动控制或被动控制.     

基于Kalman滤波的电容成像图像重建算法

在电容成像(E lectrica l C apac itance T om ography,ECT)中,为充分利用多次量测信息以提高电容成像图像重建质量,提出一种基于K a lm an滤波的电容成像图像重建算法。该算法重点考虑了测量噪声的影响,利用对流型一系列多次测量中获得的新息不断进行最优加权以获得重建图像的最小方差估计。针对3种典型介电常数分布进行了仿真,结果表明K a lm an滤波应用于ECT图像重建的可行性和有效性。提出了提高该算法运算速度的方案,分析和仿真结果表明通过预先计算最优滤波增益,并寻找合适的迭代次数,算法可快速地获得满意的图像重建结果。     

改进后向投影算法应用于地下目标探测

为了解决地下目标的探测问题,提出了一种基于电四极子辐射模型的地下目标成像算法探测思路。对后向投影算法对地下目标成像的不足进行了定性分析,在综合考虑地下目标成像的有效性及地下目标电磁波传播的时延特性的基础上,通过改进电四极子辐射模型,构建了地下目标成像的数学模型,推导了地下目标电磁波传播的时延补偿计算公式,给出了算法的实现流程。最后,利用MATLAB对所建立的地下目标成像的数学模型进行了计算仿真。仿真结果验证了改进后向投影算法用于地下目标成像的有效性及时延补偿的正确性。将成像算法应用于岩、土体中埋藏的空洞、地雷和城市地下管道的成像,并分析了地面起伏和噪声干扰对成像效果的影响。     

基于改进DMAS的平面波超声成像算法及其GPU实现

针对基于DMAS波束合成的平面波超声成像算法的图像对比信噪比偏低及算法复杂度大,无法实现实时成像的问题,提出了一种具有较高成像质量和较小计算复杂度的平面波超声成像算法DSBMGCF(delay sum before multiply and generalized coherence factor),借助FieldII仿真工具在Matlab上进行点目标和囊肿目标的仿真实验,验证了该算法的成像质量.同时,对所提出的新算法进行了并行化研究和改进,得到了一种适合在GPU上并行实现的平面波超声成像并行算法PDMASGCF(parallel delay multiply and sum generalized coherence factor),并在实验室戴尔T7810普通工作站上进行了平面波超声成像时间和质量的验证实验,获得了较高的成像帧频,并保证了较好的成像性能.     

复合材料层合板损伤的延迟累加成像算法

由于复合材料结构的各向异性,导致难以准确获得导波的波速和传播时间。因此在使用传统的延迟累加成像算法对复合材料结构进行损伤识别过程中,会造成损伤定位精度的降低。考虑到复合材料的各向异性导致导波在各个方向的波速并不相同,提出了一种改进的延迟累加损伤成像算法。该方法通过利用激励器与成像点以及成像点与传感器之间的方向角,在成像过程中选取了不同的方向波速进行损伤识别。通过一复合材料层合板冲击损伤的监测实验,将所提算法与采用不同方向波速的传统延迟累加成像算法进行对比,对所提方法的有效性进行了验证。实验结果表明:相比于采用单一速度的延迟累加成像算法,该方法的损伤监测误差控制在4%以内。