电容层析成像系统阵列电极的优化设计

介绍了电容层析成像系统的基本原理和电容敏感阵列结构及其数学模型．采用有限无法，分析了阵列电板结构参数对测量的影响，并进行了优化设计，获得了一组优化结构参数．结果表明，设计的电容阵列敏感电极具有较高的空间分辨率，分辨率伏于10%。     

同面散射场电容传感器的电极结构与敏感特性

同面散射场式电容传感器极板所产生的电场呈散射状,传统的电磁场理论很难得到精确的解析解,给传感器的设计及性能优化带来很大困难。该文在电磁场分析的基础上,采用有限元分析的方法研究了传感器电极结构与敏感特性之间的关系,并通过实验对分析结果进行了验证。结果表明:在用于金属目标的非接触位移测量时,传感器两电极极板间的距离存在最优值;叉指结构传感器量程和灵敏度均优于普通结构传感器。     

多电极电容传感器的参数优化设计

将电容层析成像中多电极电容传感器的参数设计作为一个均匀敏感度为目标,并受电容测量技术及制造工艺水平限制的有约束条件的最优化问题处理,提出了用正交设计法对传感器进行计算机辅助设计,可以方便,快速地找到一组最优参数,能够较好地克服以前的设计方法需计算量大的缺点,实验结果表明,该设计方法具有较强的实用性。     

基于均匀设计和最小二乘支持向量机的电容层析成像传感器优化设计

提出一种采用均匀设计与最小二乘支持向量机相结合的电容层析成像传感器结构参数优化方法．该方法以敏感场均匀度为设计目标，采用均匀设计安排试验，试验因素包括ECT传感器的4个重要参数即：极板张角，绝缘管道材料相对介电常数，管道壁厚，以及屏蔽罩与电容极板间的间距．运用最小二乘支持向量机对试验结果进行回归分析，并用因素轮换法进行寻优计算，从而得出优化的传感器结构参数．结果表明：经过优化的电容成像系统具有较好的成像效果．该方法试验次数少，具有较强的实用性．     

利用正交试验的电容传感器仿真及优化设计

针对电容传感器存在检测场灵敏度分布不均匀及其测量灵敏度低的问题,提出一种基于有限元分析与正交试验设计相结合的方法,分别对二电极、四电极及八电极的电容传感器结构进行优化设计,并对试验结果进行方差分析。通过比较分析各参数对不同电极电容传感器的影响规律,得出同时满足电容传感器检测场灵敏度分布的均匀性和测量灵敏度的最优组合方案。仿真试验表明,随着电极数的增加,检测场区域的灵敏度分布越来越不均匀,电容传感器的测量灵敏度越来越高。通过对优化设计结果进行静态测试试验,得出二电极、四电极、八电极传感器试验数据的方差分别为0.054 9、0.061 3、0.096 3,即灵敏度分布越来越不均匀,同时随着电极数的增加,灵敏度增大。试验结果与仿真计算结果具有较高的一致性,表明此方法所得出的优化结果具有合理性和正确性。     

电容层析成象系统敏感场的仿真

过程层析成象是一项新的两相流检测技术。针对十电极电容层析成象系统,介绍了电容层析成象的基本原理、电容传感器的结构以及数学模型,用有限元分析方法对传感器敏感场及不同流型对应的电容值进行了仿真计算。给出了十电极电容传感器不同极板组合之间的敏感场分布,为相关的图象重建算法提供了理论依据。最后根据敏感场仿真结果对图象重建过程中的图象失真和电容传感器的“软场”特性作了相关分析。     

磁翻柱液位计中容栅传感器电容极板的优化设计

设计了一种新型容栅传感器，使磁翻柱液位计在更广泛的工况条件下，仍能准确地测量液位值并实现电信号远传．采用Hybrid—Trefftz有限元方法建立传感器中电场的数学模型，并精确地计算出磁翻柱翻转所引起的电容相对变化量．以此电容相对变化量为目标函数，分别对4种不同形状的电容极板和同形状不同结构参数的极板进行定量研究．从电容相对变化量随电容极板结构的变化曲线中，可知形状2且极板间距为5mm为极板的最优形状．以此结构的样机进行实验，结果表明，此传感器极板结构的优化与实验相吻合，其仿真值与实验值的相对误差仅为3．3％．     

气固两相流电容传感器环形电极检测特性分析

本文分析了气固两相流电容传感器环形电极的空间检测特性,说明了环形电容电极的空间滤波效应对相关测速及固相浓度测量的影响,并讨论了环形电容电极的参数设计问题。     

新型电容传感器结构的设计

提出了一种采用变间距差动式电容结构设计的电容压力传感器,并详细讨论了弹性体厚度的理论计算和版图的设计,此种传感器是用业测量近海海水深度和浪高,并由此得到潮汐的变化的。这种差动式结构是利用压力作用在可动电极上,在微机械加工的过程中,采用某种连接,大大提高了传感器的灵敏度和测量精度。     

厚管壁电容层析成像图像重建算法

探讨了适合厚管壁条件下的电容层析成像图像重建算法.针对厚管壁管道内几种不同流型,分别采用LBP算法、Landweber迭代算法和BP神经网络对8电极电容传感器进行成像重建计算.结果表明:在厚管壁情况下,LBP算法重建的图像质量很差;Landweber迭代算法在层流下的重建效果好于核心流和环状流;而BP神经网络算法可以有效重建管道内的介质分布,但对于没有训练到的任意流型,其重建效果不够理想.