带有偏差单元的递归神经网络在故障诊断方面的应用

针对多层BP网络的不足,在BP网的基础上,给出一种带有偏差单元的递归神经网络模型及其算法,在学习过程中引入经验知识。仿真表明该算法能大大提高学习速度和训练精度。     

Chebyshev神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

针对目前电容层析成像系统图像重建分辨率不高,精确度低的问题,提出了一种新的采用Chebyshev神经网络对电容层析成像系统进行图像重建的方法。该神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性、非线性逼近精度高等优异特性。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果证明该方法能明显改善成像质量,进而证明了该方法的有效性。     

带有偏差单元的递归神经网络在故障诊断方面的应用

针对多层BP网络的不足，在BP网的基础上，给出一种带有偏差单元的递归神经网络模型及其算法，在学习过程中引入经验知识。仿真表明该算法能大大提高学习速度和训练精度。     

类支集神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对密闭容器中气-固两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。将基于新型类支集函数的神经网络算法（NSSN）,应用于ECT系统图像重建算法中,使得图像重建算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了划分子网络的改进方法。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果验证了改进后的方法弥补了大规模神经网络运算速度慢的不足,可以简化神经网络的结构,减少神经元的规模,为电容层析成像系统图像重建提供了新的思路。     

一种改进的代数神经网络电阻层析成像图像重建算法

本文以16电极的ERT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性,重建的图像质量差、计算时间长等问题。采用了一种将基于类支集函数的代数神经网络算法,将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题,以达到图像快速、准确的重建目的,该算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。同时针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了分区域求解的改进方法。通过实验仿真分析,改进后的算法具有简化神经网络结构,比大规模神经网络运算速度快,误差小等优点,为电阻层析成像系统图像重建提供了新的有效方法。     

基于图像融合的电容成像

为提高电容层析成像系统重建图像质量,提出基于图像融合的电容成像方法.通过电磁场有限元仿真软件COMSOL构建ECT传感器模型进行仿真研究,分别通过共轭梯度算法和奇异值分解算法重建图像,运用基于小波变换的图像融合方法对图像进行处理.仿真及实验结果表明该方法有效改进了ECT图像质量.     

基于BP神经网络和中值滤波的ECT图像重构算法

电容层析成像技术（ECT-Electrical Capacitance Tomography）是基于电容敏感原理的过程成像技术,具有非侵入性、造价低、安装方便、实时性好等优点。图像重构作为ECT系统的关键技术,其实质是根据物体内部介电常数的空间分布推导出管道中各相分布的过程。本文针对重构问题的非线性、病态性等特点,采用了基于BP神经网络的ECT图像重构算法,并引入中值滤波对重构图像进行增强。仿真结果表明,该算法可以有效地实现图像重构和令人满意的增强效果,它大大提高了重建图像的质量,是一种有效的ECT图像重构算法。     

电容层析成像图像重建算法研究

图像重建算法是电容层析成像系统的关键技术之一,是改善重建图像质量的重要因素.在正则化的基础上提出了一种基于QR分解的电容层析成像算法,该方法首先将离散化和线性化处理后的电容层析成像物理模型进行Tikhonov正则化处理,然后将QR分解的思想引入电容层析成像方程中求解出初始图像,然后再对初始图像进行优化修正提高重建图像质量.成像结果表明,图像重建结果与实际相符,图像质量得到了改善.     

一种新算法在ECT图像重建中的应用研究

为了解决大残量、小残量或零残量问题和普通迭代方法收敛速度慢的问题,引入NL2SOL优化算法,并与GaussNewton法相结合,提出了一种多项式加速的正则化迭代电容层析成像算法.在介绍12电极电容层析成像系统基本原理的基础上,给出了该算法的数学模型,并利用谱分析对该算法的收敛性进行了证明.仿真实验验证了该算法满足收敛条件且重建图像误差小,在电容层析成像应用中具有可行性.     

未知介电常数对象的ECT图像重建方法

电容层析成像技术(ECT)是近年来发展较快、较成熟的一种过程层析成像技术,电容层析成像系统敏感场分布受介质介电常数分布的影响,即敏感场具有“软场”特性,通常以已知介质介电常数的灵敏度分布作为先验知识图像重建。根据对不同介电常数被测对象的检测灵敏度分析,采用一次仿真校验法对管内测量对象分别充满高、低介电常数介质进行仿真校验,并结合滤波反投影算法实现对未知介电常数的测量对象的图像重建。     

基于电容层析成像技术的两相流可视化测量仪器

针对油水两相流参数测量问题,依据二重积分微元原理建立了油水两相流分布信息的数学模型,采用一种具有抗杂散电容的测量电路和80C32单片机完成了极板间电容的测量和采集系统的控制,组建了一套8电极油水两相流电容层析成像测量系统,系统采用了自适应阈值的图像重建的方法完成了油水两相流的截面图像的重建和油水两相流含水率的计算,其重建精度在1%左右,满足了油水两相流流型识别的要求,为油水两相流参数的可视化测量提供一种新方法.     

基于SVM和ECT的两相流离散相浓度测量

利用12电极电容层析成像系统(ECT)传感器和最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了两相流离散相浓度测量的新方法。电容传感器用来获取反应离散相分布的66个电容测量值。LS-SVM用来建立离散相浓度测量模型,模型的输入是66个独立的电容值,输出是离散相浓度值。本方法省去了传统ECT技术测量浓度时的图像重建过程。实验结果表明:该方法是有效的,测量误差在6%以内。     

基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法

提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中.采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建.仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法.本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段.     

基于SVM决策树的自适应相数ECT图像重建算法

在电容层析成像(ECT)技术的实际应用中,多相流是最普遍存在的流体类型,而被测场域中存在的介质种类常常是未知的。为了解决测量时出现多相流相数未知的情况,利用支持向量机（SVM）决策树算法在分类精度和分类速度上的优点,提出采用基于SVM决策树的电容层析成像图像重建算法对未知相数进行相数预测及图像重建。仿真结果表明,该算法能够实现多相流相数自适应,并提高图像重建精度。     

基于模糊阈值分割的ECT图像重建方法

电容层析成像(ECT)技术是近年来发展较快的过程成像技术之一,图像重建算法是其应用的关键。但由于ECT的软场特性,重建的图像往往具有边界模糊效应。提出一种基于模糊阈值的ECT图像重建方法。该方法采用Landweber法进行图像重建,引入模糊阈值法确定重建图像的最佳阈值。采用仿真实验对该方法进行了验证,结果表明:该方法重建图像精度较高,具有较大的实用价值。     

基于改进粒子群优化的电容层析成像图像重建算法

Landweber电容层析成像ECT图像重建算法与粒子群优化算法PSO结合后能够进一步提高成像质量,但标准粒子群优化算法用于图像重建优化时存在陷入局部最优的现象。针对该问题,提出一种基于改进粒子群优化结合Landweber算法的电容层析成像图像重建算法。新算法在Landweber算法的基础上加入改进的惯性权值指数衰减粒子群优化策略,通过增加以指数规律衰减的粒子速度更新公式的约束因子,以保证算法在开始阶段具有较强的全局寻优能力,而在后期具有较强的局部寻优能力,从而实现对Landweber算法初始重建结果的进一步优化,以提高重建图像的质量。为验证新算法的有效性,选取较典型的LBP、改进Tikhonov迭代算法及Landweber图像重建算法,完成了ECT图像重建的对比实验。仿真结果表明,相对于其他算法,对于常见的几种流型,新算法在重建图像的主观及客观质量方面均有明显提高。     

电容层析成像技术中图像重建算法的发展及研究

为使电容层析成像(ECT)技术应用于多相流参数在线测量,有效提高其图像重建精度与速度是该技术的关键,也是国内外学者的研究热点。对ECT技术图像重建算法原理进行了分类叙述,在此基础上,综述了ECT技术图像重建方法近期研究成果,提出了进一步研究的方向和内容。     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。