目标真温及光谱发射率智能识别法

基于神经网络技术，提出一种可以取消发射率假设模型的方法，实验结果表明，基于神经网络技术的二次辨识方法可以自动识别目标真温及光谱发射率，是一种同时获知目标真温及光谱发射率较实用的方法。     

金属防热瓦温度及发射率的测量

为了解决金属防热瓦在连续加热过程中热边表面温度和发射率的测量问题,基于多光谱辐射测温的参考温度数学模型,提出了一种数据处理方法。该方法假设材料的光谱发射率在选定的光谱处与温度有近似相同的线性关系,通过处理2个不同温度点处的多光谱测量数据,从而得到防热瓦的真温及光谱发射率。采用多光谱辐射高温计测量了某种防热瓦在900~1 300℃的温度范围内的辐射,并进行数据处理。实验结果表明:只要温度估计初值与真实情况的误差在±200℃以内,即可得到较好的计算温度值和计算发射率值,测量不确定度在2%以内。     

金属防热瓦温度及发射率的测量

为了解决金属防热瓦在连续加热过程中热边表面温度和发射率的测量问题,基于多光谱辐射测温的参考温度数学模型,提出了一种数据处理方法。该方法假设材料的光谱发射率在选定的光谱处与温度有近似相同的线性关系,通过处理两个不同温度点处的多光谱测量数据,从而得到防热瓦的真温及光谱发射率。采用多光谱辐射高温计测量了某种防热瓦在900-1300℃的温度范围内的辐射,并进行数据处理。实验结果表明:只要温度估计初值与真实情况的误差在±200℃以内,即可得到较好的计算温度值和计算发射率值,测量不确定度在2%以内。     

基于最优化函数的多光谱高温计真温反演算法

未知发射率的制约使得多光谱高温计的数据处理成为一个难题.目前已有的一些解决方案是预先假设发射率与波长或发射率与温度之间存在某种特定的数学关系.但是,发射率假设模型与实际情况存在的偏差严重影响真实温度的反演结果.因此,本文的主要目的是研究不需要预先假设发射率模型的真温优化反演算法.提出了一种新的多光谱高温计的数据处理算法,即基于最优化函数(fmincon)的算法,它不需要预先假设发射率模型.该算法的核心思想是将多光谱高温计的数据处理问题转化为约束优化问题,然后通过fmincon函数求解.对一些典型的光谱发射率模型进行了仿真验证,结果表明该算法的精度和效率很好.火箭喷管温度实验结果表明,该算法的真实温度反演结果与理论设计温度吻合良好.因此,所提出的算法有望成为消除多光谱高温计未知发射率制约问题的真温反演算法.     

基于多光谱法的固体火箭发动机羽焰温度测量

对于固体火箭发动机羽焰温度的测量是困难的,了解其温度分布对于研究发动机内燃烧流场的特性有重要价值.考虑到固体火箭发动机羽焰高温、高压和高速燃烧流场的测试要求,使用哈尔滨工业大学研制的6目标8波长高温计进行了地面搭载试验,成功地实现了对固体火箭发动机羽焰温度的测量,并提出了多光谱测温法的新数据处理方法,即基于BP神经网络预估计固体火箭发动机羽焰的发射率与波长之间函数关系,再由逐步回归法实现真温的自动识别.实验结果表明,其真温计算值与火箭发动机设计者提供的理论值之差在土100 K以内,说明多光谱法是一种测量固体火箭发动机羽焰温度的可行方法.     

基于PCA-ELM的红外多光谱辐射测温

在目标发射率未知的情况下,建立一种基于主元分析(PCA)与极限学习机(ELM)相结合的红外多光谱测温方法.分析目标温度与辐射亮度谱的非线性数学模型,确定初始输入向量包含温度估计所需的充分信息;引入PCA方法从输入向量中提取相互独立的主元成分,降低神经网络输入维数;基于ELM网络对样本数据充分学习,最终建立PCA-ELM...     

3种碳钢的光谱发射率对比研究

利用搭建的能量对比法光谱发射率测量装置,对3种典型的低碳钢310、中碳钢45#和高碳钢T10的光谱发射率进行了测量.实验结果表明:合金成分会对钢的发射率产生不同程度的影响,并且这种影响在氧化前后是不同的.对于未氧化的钢,碳质量分数越高,光谱发射率会越大.3种钢的发射率相差不超过0.05.氧化后3种钢的光谱发射率随波长的变化趋势相同,但是光谱发射率值比氧化前大.因为钢成分中的Al、Cr、Ni等成分会抑制钢氧化膜的生长,使得45#钢的光谱发射率值比310钢和T10钢大.氧化后310和T10钢的表面由原来的银白色变成了淡蓝色,45#钢变成了紫黄色,钢表面颜色也会对光谱发射率产生影响.     

65Mn钢的光谱发射率研究

在800～1 100 K的温度范围内,采用单波长测温方法,利用自行研制的实验装置,在空气中测量研究了16个不同温度下65Mn钢的光谱发射率随测量时间的变化情况.研究结果表明光谱发射率的共振与65Mn钢的表面氧化情况密切相关.由表面氧化导致光谱发射率的不确定性为5.7%～14.6%,相应的温度误差为6.2～11.1 K.通过建模拟合,同时也得到了光谱发射率随加热时间变化的解析表达式,模拟计算结果与实验结果符合较好.     

基于神经网络的多光谱测温数据处理方法

为了解决大多数工程材料真实温度的测量问题,提出了基于BP神经网络的多光谱数据处理方法,分析了随机噪声对真实温度计算结果的影响。结果表明:在没有噪声的情况下,训练过的发射率样本真实温度的识别误差在±30K以内;未训练过的发射率样本真实温度的识别误差在±50K以内。随着随机噪声的增大,网络的识别误差也相应增大,但训练过的样本其网络的识别误差较小。说明加大发射率样本可以提高真实温度的识别精度。     

三波长辐射测温法及仪表的研究

本文介绍的三波长辐射测温法是以普朗克公式和电动力学中Hagen-Rubens公式为理论基础的非接触测温方法。主要解决被测对象表面发射率很低或不确定时的辐射测温问题。文章着重介绍了仪表的工作原理和结构,分析了仪表的精度、灵敏度和刻度方法。最后给出了实验结果,对理论分析予以验证。     

加热炉内炉气的发射率和吸收率研究

区别了加热炉内炉气对炉壁及其对钢坯的平均射线行程,给出计算炉气对炉壁及其对钢坯的平均射线行程的简化表达式,并应用Gauss-Laguerre积分公式计算上述平均射线行程.考虑加热炉内炉气的非灰辐射特性,指出三元辐射体系(炉气-炉壁-钢坯)中炉气存在2种发射率和6种吸收率.以某轧钢厂的一座步进梁式加热炉为例,采用Leckner级数式模拟各炉段上炉膛炉气的发射率和吸收率.结果表明,对加热炉内炉气的发射率和吸收率进行上述的区别处理是必要的,为准确求解炉膛内的辐射热交换创造了条件.     

月球多色测光的最新研究进展

近几十年来，月球多色测光研究成为天文学一个重要领域．尤其是近年Clementine飞船作了几乎整个月球表面的多色测光，得到高分辨月球多色图像．联系Apollo等飞船取回月球样品的实验结果，结合理论研究和新的分析方法，揭示于全月球表面和区域的特性．本文综述一些重要进展和最新成果，包括一些主要概念(反照率，位相函数、全月面累积测光和区域测光)、测光模型、分光反照率测定结果，尤其是Clemmentine飞船资料的分析研究结果——光度参数、月面温度分布、FeO和TiO2分布、月壤成熟度、盆地抛出物、火山沉积物和区域地质．     

基于火焰图像的工业炉温度检测技术研究

通过CCD工业摄像机采集工业炉膛火焰图像。运用松弛迭代法对其256色火焰灰度图像进行分割,使其减少炉膛背景辐射的影响,同时保持了分割后火焰核心区域的完整性。使用全辐射测温法,得到影响炉膛温度场变量。并对全辐射测温法进行改进,结果表明,改进后的测量结果误差小。     

基于运动估计和感兴趣区域的干涉多光谱图像压缩算法

为了有效地压缩干涉多光谱图像，提出一种采用基于运动估计和感兴趣区域的小波变换和非对称零树编码的图像压缩算法．根据干涉多光谱图像平移和光谱分布特点，在小波变换中使用运动估计并提升强干涉区小波系数，以减小谱间相关性，并使强干涉区优先编码．算法采用非对称零树编码，符合小波变换后图像序列形成的非对称结构．实验结果表明：该算法在8倍压缩时，整幅图像的峰值信噪比比三维分层树集合分割序列编码算法（3DSPIHT）提高了0．35～0．49dB，比2DSPIHT提高了2．24～2．62dB；强干涉区峰值信噪比比JPEG2000比特平面位移算法提高了0．29～0．38dB；46个谱段的光谱失真均方误差平均值减小到9．69，有效地保护了光谱信息．     

辐射率变化对测温精度的影响及误差分析

介绍了被测体辐射率因受材料、表面状态、温度、波长及分布方向的影响而引起的测温误差变化、以及如何选用合适的辐射率使由此造成的测温误差最小的计算方法．