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.     

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.     

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.     

代数重建和同步迭代重建在电容层析成像中的比较研究

针对电容层析成像技术(ECT)中的逆问题——图像重建算法的非线性和病态性问题,以12电极电容层析成像系统为对象,研究了代数重建算法(ART)与同步迭代重建算法(SIRT).分别对仿真电容值和实测电容值进行图像重建的实验验证,从成像效果、相对误差及重建时间3个方面对这两种算法进行了评估与分析.结果表明,ART算法和SIRT算法均能有效地实现ECT图像重建,其中SIRT算法能够在100次迭代内达到高精度,在收敛速度和成像效果上更具有优势.     

电容层析成像系统重建图像质量评价方法探讨

提出了使用多参数即图像形心点空间位置误差和面积误差的方法，在仿真环境下对电容层析成像系统的重建图像质量进行评价，给出了图像形心点空间位置误差的计算模型．仿真结果表明，该法比目前常用的单参数评价重建的图像质量更科学合理．     

电容层析成像中场域的一种新剖分方法

电容层析成像传感器的敏感场受多相流介质分布的影响，即软场特性为图像重建带来很大的困难。为了提高重建图像质量，对敏感场分布进行分析是非常必要的。采用有限元法，通过对敏感场域采用两种不同剖分形式的比较，提出了一种新的场域剖分形式，对敏感场分布进行计算机仿真。实验证明有限元模型是正确的，说明利用不等间距的剖分或可以得到较好的仿真结果，具有较高的精度。     

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.     

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·     

电磁层析成像技术图像重建的仿真研究

电磁层析成像（EMT）技术的逆问题至今没有完全解决，在简单图像重建的基础上改进了EMT的反投影算法，应用了可以解第一类Fredholm积分方程病态问题的Landweber迭代法，通过重建结果的比较，Landweber迭代法是目前重建精度较高的EMT重建算法。     

电磁层析成像:图像重建与BP网络

描述了ＢＰ网络应用于ＥＭＴ图像重建的基本原理和简易模型。网络的输入是传感器二维磁场正问题的有限元仿真得到的测量数据，网络 则特体空间各剖分单元的０－１状态值，网络用共轭梯度法改进的误差逆传播算法进行训练。简单物流的图像重建结果表明，网络模型在原理上提可行的，为进上步研究提供了初步基础。     

电容层析成像的BP网络重建

电容层析成像系统在工业上用于管道内流体的实时监测，本文提出用神经网络的方法来代替传统的反投影算法进行图像重建，以解决传统算法存在的扭曲形变和空间精度受限的问题。文中用改进的ＢＰ算法训练，采用一个两层感知机网络，网络的输入是预处理过的测量电磁量，输出直接对应到空间图像。     

电容层析成像中微小电容检测的研究

本文对几种微小电容检测的方法进行了探讨，详细地阐述了交流电桥法微小电容检测的原理，提出并了一种交流型电容测量电路，其电路硷定性：信噪比、分辨率部比充／放电直流型转换电路的高。该电路能抑制杂散电容的干扰，能测量微小电容的变化。     

电磁层析成像技术图像重建的仿真研究

电磁层析成像(EMT)技术的逆问题至今没有完全解决.在简单图像重建的基础上改进了EMT的反投影算法,应用了可以解第一类Fredholm积分方程病态问题的Landweber迭代法.通过重建结果的比较,Landweber迭代法是目前重建精度较高的EMT重建算法.     

PV—WAVE在电容层析仿真中的应用研究

介绍了一套基于１２电极电容器传感器进行图像重建的电容层析成像的仿真软件包，该软件包是利用可视化编程语言ＰＶ－ＷＡＶＥ在ＳＧＩ图形工作站上开发的，利用该软件包可以深入分析电容敏感场和流体模型数据的变化，从而为改进图像重建算法和设计最佳电容传感器几何参数提供了有力依据，最后利用仿真结果对电容层析成像的特性进行了研究。     

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·     

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.     

电容成像图像重建算法原理及评价

对现有的电容成像图像重建算法进行了综述并介绍了其原理,其中包括线性反投影法(LBP)、基于奇异值分解(SVD)的直接算法、Tikhonov正则化方法、Newton-Raphson算法、最速下降法、Landweber迭代算法、代数重建技术(ART)、同步迭代重建技术(SIRT)和基于模型的重建算法。在此基础上使用仿真和实验数据对目前主要使用的线性反投影法、基于奇异值分解的直接方法、Tikhonov正则化方法、Tikhonov迭代、投影Landweber迭代等进行了评价。对它们从电容值误差、图像误差、相关系数和耗用时间几个角度进行了比较,并对今后电容成像图像重建算法的发展方向提出了一些看法。     

Kohonen网络在电容CT图像重建中的应用

提出一种采用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络算法进行１２电极电容ＣＴ系统的图像重建的方法。该网络输入和输出两层神经元组成,输入为１２电极电容ＣＴ系统测量所得的６６个电容值,输出对应管道介质的空间分布模式。该网络采用竞争算法无监督学习,实验结果证明,该网络有较强的抗噪声能力,可重建出较精确的介质分布图像。     

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。