电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,ERT)是一种基于电导率敏感机理的过程层析成像技术,以其非辐射、非侵入、响应速度快、结构简单、成本低、适用范围广、安全性能好等优点,成为目前过程层析成像技术发展的主流和研究热点,具有广泛的工业应用前景,但目前还主要集中在实验室研究阶段,距离工业化的大规模应用还有很大距离。因此,性能良好的图像重建算法及仿真环境对电阻层析成像工业化研究具有十分重要的意义,本文主要针对图像重建算法及ERT仿真软件等方面作了深入的研究,论文主要研究工作如下:1.建立了ERT系统仿真软件,利用该软件可以方便地设置圆形管道、电阻传感器以及流型分布的参数,进行电阻层析成像的正问题求解和逆问题图像重建算法的研究;2.根据多相流系统检测技术的特点指出了该技术的发展趋势及其在工业应用方面的重要研究意义,通过对比当前流行的几种过程层析成像技术,指出了电阻层析成像技术在过程层析成像领域的无损检测以及非侵入检测等相关方面的优越性;3.以12电极电阻层析成像系统为研究对象分析电阻层析成像系统构成,针对目前电阻层析成像的发展现状对其未来的发展做了宏观上的展望,通过分析电阻层析成像系统的特点,给出了代数神经网络算法在电阻层析成像系统图像重建中的优势;4.提出将一种新型的神经网络图像重建算法运用到电阻层析成像系统的图像重建过程中,并对该方法进行改进,针对电阻层析成像图像重建算法的欠定性问题,将整个敏感场分布划分为六个子系统,划分后的网络降低了原始网络的规模,在算法的训练速度和成像质量特别是在流型辨识等方面有了显著的提高。