基于L曲线法的电容层析成像正则化参数优化

电容层析成像（ECT）系统的不适定性问题严重影响重建图像质量，为此必须减小灵敏度矩阵的争件数．以Tjkhonov正则化和后验策略为基础，从灵敏度矩阵广义逆的角度阐述了L曲线法并设置滤波函数，建立极小化泛函及L曲线图，最终确定正则参数．仿真实验表明，L曲线法具有较强的抗噪声性能和较快的收敛速度，明显改善了ECT系统的重构图像质量．     

优化Tikhonov迭代法在电容层析成像中的应用

为了提高电容层析成像的速度和质量,将收敛速度较快的Tikhonov迭代法应用于电容层析成像.Tikhonov迭代法的难点在于正则化系数的选取,通过对其正则化作用的分析,提出利用对灵敏场的奇异值分解,选取最大奇异值作为正则化系数,从而保证算法收敛的稳定性;同时为了提高收敛速度,将线性反演算法(LBP)计算所得的灰度作为迭代的初始值.结果表明:该正则化系数具有更高的稳定性和收敛速度;Tikhonov迭代法与Landweber迭代法相比具有收敛速度更快,重建图像质量更高的优点.     

电磁层析成像实验系统中的修正共轭梯度算法

为了提高电磁层析成像实验室系统的图像重建能力,改善共轭梯度算法不严格收敛和不充分下降的特点,推导出适应于电磁层析成像技术的修正共轭梯度算法,并分析了修正共轭梯度算法的收敛情况。在实验室电磁层析成像系统中,验证了修正共轭梯度算法的图像成像效果,并用图像误差和相关度评价了正则化算法、Landweber迭代算法、共轭梯度算法和修正共轭梯度算法,得出结论:在8线圈高频电磁层析成像实验室系统中,对于不同流型,修正共轭梯度算法的图像误差远低于其他算法,和原始图像的相关性最大。     

改进的预处理共轭梯度图像复原算法

针对Tikhonov正则化的预处理共轭梯度图像复原算法中模糊图像取全零扩展矩阵的不足之处,研究了零边界条件下Tikhonov正则化的预处理共轭梯度算法. 提出了新的模糊图像的扩展矩阵,降低了原矩阵向量积的计算误差,修正了初始梯度的取值. 改进算法更符合真实的图像退化过程,有效提高了复原的图像质量. 实验结果表明:对于各种退化造成的模糊图像,与当前求解全变分正则化的IST、TwIST、SALSA算法比较,本文算法复原效果优于当前流行的图像复原算法.      

电容层析成像算法

电容层析成像技术具有非侵入,响应快,低成本,测量范围宽及易于安装等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景。电容成像中图像的重建算法与技术,是其在工业实际中得以应用的关键。近年来在图像重建方面的研究取得了较大的进展,Tikhonov正则法,Landweber迭代法、同步跌代法、神经网络法、共轭梯度法及通用迭代法的图像重建质量较LBP法有了明显提高。     

电容层析成像算法

电容层析成像技术具有非侵入,响应快,低成本,测量范围宽及易于安装等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景.电容成像中图像的重建算法与技术,是其在工业实际中得以应用的关键.近年来在图像重建方面的研究取得了较大的进展,Tikhonov正则法,Landweber迭代法、同步跌代法、神经网络法、共轭梯度法及通用迭代法的图像重建质量较LBP法有了明显提高.     

距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法

基于稳定泛函约束思想,推导了距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法.该算法将稳定泛函约束作用于共轭梯度法,解决了共轭梯度法求解病态测距定位方程的不稳定甚至不收敛的问题,提高了正则化数值算法的收敛效率,最后采用模拟数据和水下定位实测数据进行了验证.实验结果表明,该算法具有较好的收敛稳定性,收敛效率优于迭代正则化算法.     

电容层析成像传感器软场性能分析

电容层析成像传感器的敏感场是软场,受被测介质分布的影响·以基于有限元分析的灵敏度快速计算法为工具,通过多种介质分布下灵敏度分布的计算与比较,研究了传感器的软场性能·结果表明,即便对于介电常数差异较小的气／油两相流,不同的电介质分布亦可导致灵敏度值有正、负百分之几十的变化·各处灵敏度变化不仅与管内介质分布有关,还与该点在敏感场中所处的位置有关·     

几何规划的简约共轭梯度算法

利用对偶理论将正定式几何规划转化为带有非负约束和线性等式约束下的非线性凸规划,并且将简约梯度算法与共轭梯度算法恰当结合,应用于求解约束正定式几何规划的对偶问题,构造出了求解几何规划的一个有效算法,并在Armijo步长搜索和适当的条件下证明了该算法的收敛性.     

广义共轭延拓矩阵的奇异值分解

定义广义共轭延拓矩阵的概念,利用复矩阵的实分量矩阵,分别建立广义行共轭延拓矩阵和列共轭延拓矩阵与其母矩阵的实分量矩阵的奇异值和奇异向量之间的定量关系.所得行或列延拓矩阵的奇异值等于母矩阵的实分量矩阵奇异值的2~(1/2)倍,相应的右或左奇异向量矩阵是实正交矩阵.     

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COMSOL的电容层析成像系统灵敏度场的计算

电容层析成像技术是检测两相流或多相流的过程检测技术,在工业领域中有着广泛的用途.要实现电容层析成像的图像重建工作必须先获得精确的灵敏度场数据,但是求取电容层析成像系统的灵敏度场矩阵十分复杂,而且编写有限元网格剖分模型的程序也相对繁琐和困难,且设定好的网格不易于快速修改.鉴于此,提出一种利用有限元软件COMSOL和电势分布来求解灵敏度场矩阵的方法.最后通过仿真实验进行了验证.仿真实验结果也证明了这种灵敏度场计算的有效性和可靠性.     

正定式几何规划的一类共轭投影梯度算法

针对等式约束的正定几何规划问题,给出了一类共轭投影梯度算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.     

采用无网格伽辽金法求解电容层析成像正问题

由于有限元法求解电容层析成像正问题的计算准备及后处理非常费时，对正问题的三维求解造成了瓶颈，为此，提出采用无网格伽辽金法求解电容层析成像正问题，获得正问题的弱变分形式，并用拉格朗日乘子法施加边界条件，从而得到数值解．在同样的仿真条件下，2种方法的计算时间分别为14．046S和5．078S．对5种典型流型进行仿真，结果表明，2种方法计算结果的最大相对误差为2．25％．因此，无网格伽辽金法与有限元法具有相当的精度，且计算速度有较大提高．     

电容层析成像系统中未知介电常数时测量数据的归一化处理

电容层析成像系统重建图像前要对电容测量值进行归一化处理.对于已知介电常数的成像对象,电容测量值采用0-1校验法进行归一化处理;对于未知介电常数的成像对象,电容测量值采用仿真校验法进行归一化处理,仿真结果表明,可获得很好的重建图像质量.     

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．     

嵌入共轭梯度算子的遗传算法

分析病态线性方程组的机理,将原线性方程组的求解问题转化为一个等价变分问题的极少值点寻优问题。在遗传算法产生的子代群体的个体以固定的概率采用共轭梯度法产生新子群,即采用共轭梯度法在局部进行搜索。将共轭梯度法局部搜索能力与遗传算法全局搜索能力有机结合,从而实现了混合算法的优化。算例结果表明,该算法对于病态方程组的求解效果明显优于一般的遗传算法和共轭梯度法。     

无约束优化问题新的谱共轭梯度法(英文)

通过结合牛顿法与PRP谱共轭梯度法提出一新的谱共轭梯度法.该方法为下降方法且为Birgin谱共轭梯度法与PRP共轭梯度法的线性组合.在适当的假设下算法全局收敛.