基于电阻层析成象技术的两相流检测的仿真

利用作者建立的电阻层析成象(ERT)仿真软件,对ERT应用于两相流检测进行了仿真研究·求出ERT敏感场的数值解,分析了敏感场灵敏度特性,最后得到仿真结果重建图象·仿真计算结果与理论解析解均方根误差低于1%,表明仿真过程是可信的·通过实际设定的5种典型两相流流型与重建出的图象比较,浅析了ERT应用于两相流检测的主要问题和努力方向·     

动力电池电阻层析成像多参数影响正交优化

针对目前动力电池内部温度局部变化难以准确检测的现状,创新性将电阻层析成像(ERT)方法引入到电池内部温度检测中.为匹配动力电池温度检测的ERT系统参数,实验通过正交优化方法选取电极片厚度、电极片形状、激励电流、电极排列方式4个参数对数据含噪比、灵敏度、探测深度三大指标进行了试验分析,并利用层次分析法(AHP)确定综合评分指标.极差分析中,电极排列方式极差最大,对试验结果影响最大,电极片形状影响程度次之;方差分析中,在置信水平95%以上,电极排列方式和电极片形状对试验结果均有显著影响,激励电流影响较小,而电极片厚度影响可忽略;对比不同组反演图像,进一步直观验证了定量分析的试验结果.结果表明采用施伦贝尔排列、圆形电极、2.6m A激励电流的组合,可优化动力电池内部温度检测的ERT系统性能,确保ERT方法在电池内部温度检测方面的准确性与适用性,为ERT在动力电池组的安全特性、寿命预测、负载控制等方面的研究提供基础.     

采用电阻层析成像技术分析硫酸钡结晶行为

采用电阻层析成像技术(ERT)测量结晶反应器内横截面的电导率变化,研究硫酸钡的结晶行为。建立溶液电导率采集系统,并对电导率数据进行在线分析,对不同浓度的氯化钡、硫酸钠溶液进行间歇实验,实时检测均相硫酸钡溶液反应结晶过程中电导率的变化情况。并对结晶过程中的电导率变化曲线进行分析。研究结果表明:结晶过程可分为诱导阶段、成核控制阶段、生长控制阶段。硫酸钡的间歇结晶反应主要在10~15 min内完成,并且随着溶液浓度的增加,诱导期明显减短,成核控制时间变短,对晶体生长过程的影响不大。采用电阻层析技术(ERT)研究硫酸钡结晶行为的方法具有较高的灵敏度。     

电阻层析成像场域的三维仿真

为了进一步认识电阻层析成像(ERT)系统中敏感场的分布特性,通过采用有限元数值仿真(FEA)的方法建立三维模型并求解,得到了ERT传感器敏感场的三维空间分布,分析了场域分布的不均匀性。并在此基础上,研究了电极构造、空间排列、激励模式等对所建立的场域带来的影响,结果显示,电极长度增加可以改善激励场域,而且相对激励模式所产生的场域要优于相邻激励模式。这些结论为改进敏感场电极阵列的设计,降低反成像算法带来的误差以及还原图像的解释等提供了便利与依据。     

混凝土缺陷检测的电阻成像约束反问题算法优化

电阻层析成像(ERT,electrical resistance tomography)是一种以对象内部电导率分布为成像目标的可视化技术,具有低成本、无损伤等优点,在混凝土缺陷检测领域具有广阔的应用前景。根据电阻成像基本原理,基于Matlab平台编制ERT正问题和反问题程序,实现了约束牛顿迭代算法(NCRM,Newton’s constrained reconstruction method)。计算过程中,根据混凝土基体及缺陷的电学特性和基体与缺陷的锐化边界条件对算法施加约束,通过逐步修正初值来干预逆运算,从而提高ERT反问题的计算稳定性和重构图像质量。试验结果表明:针对混凝土材料的缺陷检测,提出的ERT约束算法用较少的迭代次数即获得较好的效果,能较大程度消除成像目标的伪影,提高锐度,实现对混凝土缺陷相对精准的无损检测。     

基于特征光流的多运动目标检测跟踪算法与评价

光流车辆检测算法其光流不仅携带了运动物体的运动信息,还包含丰富的三维结构信息,能够在未知场景信息的情况下对运动目标进行准确检测;但传统光流法计算方法复杂、抗噪性能差、处理速度缓慢,无法满足多目标实时检测的实际需求。为提高光流法实时检测效率,同时保持较好的检测精度,提出了一种基于Harris特征点光流及卡尔曼滤波模型的多运动目标跟踪算法;并提出新的视频目标检测算法性能评价指标。通过对不同实验场景下多个运动目标的检测与跟踪实验统计结果表明,对比主流Meanshift车辆跟踪算法,检测精度平均提高4.61%;且跟踪持续性提升41.5%,具有更好的鲁棒性及准确性。在时间效率上较比传统光流法平均提升42.9%,能够更好地满足目标跟踪实时性要求。     

光学过程层析成像技术及其原型系统

提出了一个用于两相流参数检测的红外激光过程层析成像原型系统,并对系统的结构、算法、性能以及特点进行了分析.模拟实验结果表明,光学过程层析成像技术可以获得高成像速度和分辨率,是一种有发展潜力和应用前景的多相流参数检测技术.     

电阻层析成像(ERT)敏感场的仿真计算

采用有限元法对电阻层析成像(ERT)敏感场进行了分析,并与两种简单媒质分布情况时正问题的理论解作了对比,仿真计算结果与理论解吻合较好,节点电压均方根误差为319%和039%.结果表明,有限元法能更好地模拟ERT电极尺寸和敏感场,解决了用解数学物理方程法难以求解复杂媒质分布的ERT敏感场的问题,为研究ERT敏感场特性和成像算法等提供可靠的分析工具·     

UNIX SVR4.2网络链路流机制的实时化改造

对UNIX SVR4.2网络链路流机制的实时性能进行了分析,找出了流驱动机制对于实时通信的支持的不足之处,针对这些不足之处对其进行了实时化改造并给出了新的算法.结果表明,改造方案具有可行性,能有效地满足实时通信需要,从技术上为进一步改造UNIX系统提供了参考.     

基于Logistic回归模型的红松立木腐朽分级预测

【目的】红松活立木在生长过程中极易受到各种生物的侵袭,其中木腐菌造成的腐朽是最为广泛和严重的危害之一,活立木腐朽将会造成木材资源的损失,降低木材的力学性能。为了监测红松活立木的健康状况,减少因腐朽引起的相关损失,须定期检测红松活立木腐朽状况,并采用腐朽分级的方法进行评估。【方法】使用阻抗仪和电阻断层成像技术(ERT)两种无损检测手段对黑龙江省五营国家森林公园内的红松活立木进行检测,并在检测截面使用生长锥钻取木芯。将野外测量数据导入电脑,获取立木的阻力曲线和电阻断层图像,分析处理微针阻力的下降幅度,得到样木的阻力损失;根据立木心材与边材腐朽在ERT图像上呈现的不同特征,首次采用一种基于OpenCV的图像处理技术识别腐朽样木电阻断层图像缺陷部分,实现了心材和边材缺陷面积的定量表征;采用烘干法测定质量损失率,根据每株样木的质量损失率将所有样木分为5个腐朽等级。将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到立木腐朽程度分级问题中,以阻力损失、心材缺陷面积比和边材缺陷面积比为自变量,腐朽等级为因变量,建立腐朽分级预测模型。检验模型的有效性、拟合优度及预测能力。【结果】Logistic回归模型性能良好,五营国家森林公园30株红松样木的综合预测准确率为86.67%,各等级预测准确率分布不均,高等级腐朽的预测准确率相对较高。【结论】运用提取心材与边材腐朽的方法处理ERT图像,有效地提高了利用ERT图像识别腐朽的准确率。建立Logistic回归模型可以较准确地预测出立木腐朽的等级,较之烘干法测定腐朽程度,其腐朽评估效率有了明显提高,且对立木损伤更小。     

用CPLD实现的FIR滤波器

介绍一种在系统可编程逻辑器件（CPLD）设计FIR滤波器的方案,该方案采用Lattice公司ispLSI CPLD芯片,并利用窗函数法实现线性FIR数字滤波器硬件电路的方法,从而提高了FIR数字滤波器的实时性,设计一个十阶低FIR滤波器,并通过软件程序进行仿真验证和硬件实测,结果表明,此电路工作正确可靠,实时性好,灵活性强,能满足设计要求。     

激光陀螺动态特性研究（二）

针对激光陀螺动态特性中的相频特性,分析了相位延迟对导弹控制系统实时性和机动性的影响,并指出隔振器不会引入相位延迟,而有限冲击响应(FIR)滤波是造成激光陀螺相位延迟的主要因素.基于角振动台和惯性测量装置（IMU）台体,设计了4个试验状态,采用正弦激励法对激光陀螺的相频特性进行了实际测试.测试结果表明,隔振器的延迟时间最大不超过0.051 ms,延迟时间主要来自FIR滤波,符合理论分析结果     

多传感器加权观测融合Wiener反卷积滤波器

基于Kalman滤波方法,应用加权观测融合方法,提出了全局最优观测融合Wiener反卷积滤波器。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可获得全局最优Wiener反卷积滤波器,而且明显减小计算负担,便于实时应用。一个四传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

高精度永磁同步直线伺服系统中的电流测量

采用磁场定向控制的永磁交流同步直线伺服系统中,电流反馈的精确度将直接影响电流环及整个系统调节性能。分析了采用空间矢量脉宽调制(SVPWM)电压型逆变器驱动的直线交流电机绕组中由于矢量切换以及电缆与电机阻抗不匹配引起的谐波电流及其对电流采样的影响。通过选择采样点来抑制SVPWM周期谐波的影响,通过在电流传感器后引入二阶滤波器及对其引起的时间滞后进行补偿,有效地提高了电流检测的精度。实验结果表明,该方法切实可行,为进一步提升伺服系统的性能奠定了基础。     

电阻层析成像激励电极加权研究

电阻层析成像（ERT）技术逐步进入到了工业应用研究阶段，根据物体内部介质的电阻率（或电导率）的不同，通过对物体表面电流、电压的施加、测量来获知物体内部电导率的分布，进而重建出反应物体内部结构的图像，与传统的过程参数技术相比，具有非侵入、无辐射、成本低等许多优点。计算发现相邻激励模式电流密度过于集中，气泡出现在激励附近时，场域电流密度变化很大，提出对于泡状流气泡出现在气泡附近进行主动检测，获得的数据用于电极主动加权，加大激励电极权值和减少激励电极权值可分别对边界处成像和对中心处成像有利。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

基于频率分析的实时滤波器研究

大射电望远镜FAST关键技术研究的模型实验中,采用莱卡全站仪构建了馈源位姿测量系统。针对测量数据的噪声,提出了一种基于频率分析的实时滤波方法,能够有效地跟踪大范阎机动目标的运动。该滤波器在传统多项式拟合滤波器的基础上,采用动态频率分析和预测技术,使得滤波时滞只有采样周期的三分之一左右,适合高实时性要求的应用。在FAST馈源精调平台的振动控制实验中,应用该滤波器显著提高了控制效果。     

多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器.可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题.同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

基于改进差分进化的高精度粒子滤波算法

针对智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度慢的问题,提出一种改进适应度函数和搜索策略的差分进化粒子滤波算法(IDE-PF).该算法通过自适应融合粒子权值和量测误差得到适应度函数,并利用该函数评价粒子的可信度,引导粒子向后验概率密度取值高的位置移动,同时引入新的搜索策略,不仅保持了粒子多样性,还加快了算法收敛的速度.仿真结果表明,该算法可有效提高智能优化粒子滤波对于非线性系统状态估计的精度和实时性.