【摘 要】
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作者利用改进的仿真环境对电容层析成象系统的图象重建算法进行了研究.在电容层析成象系统中,由于电容传感器结构的限制,测量值数量相对较少,使得图象重建成为典型的病态逆问
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作者利用改进的仿真环境对电容层析成象系统的图象重建算法进行了研究.在电容层析成象系统中,由于电容传感器结构的限制,测量值数量相对较少,使得图象重建成为典型的病态逆问题;同时电容传感器的内部敏感区域具有"软场效应",即敏感函数的分布受管道内部物质分布情况的影响,为解决电容传感器的上述问题,满足实际工业过程对于成象速度和精度的要求,该论文引入了广义逆矩阵的正则化方法应用于图象重建.针对不同的流型分布,比较了多种经典正则化方法的重建效果,其中包括奇异值分解(SVD)法,TIKHONOV正则化方法和基于LANDWEBER迭代算法的正则化方法等.仿真实验表明应用正则化的方法可以大大改善重建图象的质量.该文作者引入了系统工程中的经典方法-主成分分析法进行了两相流相浓度的测量.在对大量测量电容值的样本进行统计分析后,得出第一主成分的经验的公式,并发现第一主成分与相浓度之间有着良好的对应关系,仿真实验证明了这一测量方法的可行性.
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