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电容层析成像

电容层析成像的相关文献在1997年到2022年内共计702篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、一般工业技术、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文488篇、会议论文71篇、专利文献204320篇;相关期刊141种,包括哈尔滨理工大学学报、沈阳工业大学学报、计量学报等; 相关会议51种,包括2012年中国工程热物理学会多相流学术年会、2011年中国工程热物理学会多相流学术会议、中国工程热物理学会2010年多相流学术会议等;电容层析成像的相关文献由863位作者贡献,包括刘石、陈德运、王化祥等。

电容层析成像—发文量

期刊论文>

论文:488 占比:0.24%

会议论文>

论文:71 占比:0.03%

专利文献>

论文:204320 占比:99.73%

总计:204879篇

电容层析成像—发文趋势图

电容层析成像

-研究学者

  • 刘石
  • 陈德运
  • 王化祥
  • 张立峰
  • 王海刚
  • 马敏
  • 王莉莉
  • 于晓洋
  • 颜华
  • 雷兢
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

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作者

    • 杨博韬; 王莉莉; 陈德运; 陈峰
    • 摘要: 针对电容层析成像(ECT)系统中传感器采集信号微弱,边缘化效应严重,介电常数变化不明显等问题,提出了一种基于多激励模式下的ECT传感器优化设计方案,该方案在优化了传感器物理参数的同时采用相邻双电极激励模式进行检测,增加了敏感场强度,在一次测量过程中可以获得更多的电容值,有效增加了传感器采集信号数量与采集精度。实验结果表明,优化后的ECT传感器能有效提高激励信号强度,减弱边缘化效应,改善传感器内部灵敏度矩阵,提高采集信号精度,图像重建质量明显提高。
    • 张政; 吴阳; 车权齐; 刘凯; 姚佳烽
    • 摘要: 针对电容层析成像技术的图像重建问题,提出了在拉普拉斯变换下重构信号的1范数正则化方法。首先,证明了在有限元三角网格的离散计算中,FOT(first-order Tikhonov)正则化的转换矩阵等同于使用余切值表示的拉普拉斯转换矩阵,在一定程度上体现了总变差算法与拉普拉斯稀疏约束算法之间的相关性,为三角网格下的图像重建提供了一种合理、简便的正则化方法。然后,选择Split-Bregman算法解决拉普拉斯1范数正则化约束的电容层析成像逆问题。最后,通过比较4种典型流型实验数据在4种不同重建图像算法下的图像质量,验证了拉普拉斯1范数约束算法的有效性。
    • 严春满; 刘晓敏
    • 摘要: 针对电容层析成像(ECT)技术中反问题(即图像重建)的不适定性,以8电极电容层析成像系统为对象,在分析Landweber算法原理的基础上,根据Frozen Landweber迭代法,将基于权重因子的landweber算法进行内外双循环,获得一种迭代次数较少、收敛速度较快、重建图像质量较佳的改进算法,并将改进算法应用于ECT图像重建。数值仿真结果表明,对各种流型,改进算法在重建图像的客观评价指标及主观效果上均有明显改善,且对初值具有不敏感性,体现其实际应用价值。
    • 秦学斌; 李明桥; 申昱瞳; 杨培娇; 胡佳琛; 刘浪
    • 摘要: 矿山充填过程中,管道中产生的结块和充填料浆中夹杂的废石会造成堵管或爆管等严重安全事故,制约了矿山充填技术的应用与发展,所以及时对管道内堵塞结块及废石的方位和大小进行检测,对矿山充填的安全稳定有着重要意义。以电容层析成像(ECT)技术为基础,研究了矿山充填管道的检测方法。针对传统ECT重建算法成像质量差、精度低等问题,提出了一种适用于充填管道内固液两相流检测的基于极限学习机和卷积神经网络的ECT图像重建方法。该图像重建网络由单隐藏层前馈神经网络和图像预测网络两部分组成。利用极限学习机建立电容数据与介电常数值的映射关系,并通过图像预测网络完成对图像的重建。通过充填管道仿真试验,证明了该方法不仅能够有效减少重建图像的伪影和变形,提高图像重建准确度,而且对充填管道中可能出现的复杂情况有较好的重建效果。所提出的ECT图像重建方法对于矿山充填管道内存在的堵塞结块及废石的检测有很好的效果,可以有助于推动ECT技术在充填管道检测领域的应用和推广。
    • 姚佳烽; 车权齐; 李志伟; 刘凯
    • 摘要: 电容层析成像(ECT)技术是一种以两相流或多相流为主要检测对象,通过测量过程化参数反映内部介电常数分布状况的技术。ECT技术具有非侵入性、无辐射、成本低、响应速度快等优势,对于应用在成像条件复杂、苛刻等领域具有重要研究意义。概括了ECT技术的研究基础;对新型电容传感器、硬件设备、图像重建算法和应用领域的最新研究进展进行总结和分析;对ECT技术各项研究内容的发展方向和动态趋势进行探讨和展望。
    • 张立峰; 戴力
    • 摘要: 电容层析成像图像重建是一个非线性及病态性逆问题。基于此,提出了基于迭代重加权最小二乘法的鲁棒正则化极限学习机(RELM-IRLS)算法的电容层析成像图像重建方法,以油/气两相流为研究对象,通过有限元仿真构建随机分布流型,对RELM-IRLS算法完成训练,并与Landweber迭代算法及极限学习机算法进行对比,RELM-IRLS算法的测试集平均误差相比极限学习机算法减小4.6%。仿真及静态实验结果均表明,RELM-IRLS算法所得重建图像质量得到明显提升,且算法具有良好的泛化性能。
    • 张立峰; 王会忍
    • 摘要: 为求解电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重建非线性病态逆问题,提出基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D CNN)的电容层析成像图像重建算法。通过1D CNN建立了ECT系统独立测量值与重建图像灰度值之间的非线性映射关系。采用有限元仿真软件获得6种典型流型的随机分布样本,完成了1D CNN网络的训练及测试,进行了静态实验,并与常用的线性反投影、Landweber迭代算法进行比较。仿真及静态实验结果均表明:基于1D CNN算法的ECT重建图像质量得到明显提高,具有较好的泛化能力及实时性。
    • 马敏; 张曙旻
    • 摘要: 电容层析成像技术作为一种新型无损检测技术,因其具有无辐射、不会造成损伤、反应速度快等优点,广泛应用于油气输送、硫化床等工业领域,其数据采集速度和精度是评价性能的主要指标;影响电容层析成像系统数据采集速率的一个重要因素就是抗混叠滤波器的时间延迟;滤波器的截止频率和谐振系数是设计的两个主要参数,而另一个重要的参数,即动态响应的瞬时过程也需要考虑;因此,讨论了抗混叠滤波器的设计;通过理论分析、仿真和实验研究了滤波器的阶跃响应,分别讨论了谐振因子、元件参数和LPF阶数对时延的影响,设计了ECT数据采集平台测试了四阶抗混叠滤波器;实验结果表明:改进后的滤波器响应时间为25μs,与仿真结果基本一致;12电极电容层析成像系统图像采集速率可提升至1000帧/s,也取得了较好的成像结果。
    • 马敏; 郭鹏飞; 董永智
    • 摘要: 非金属复合材料在制造或使用过程中会产生不同形状内部损伤,采用平面电极传感器可对损伤进行无损化检测.针对现有单平面电极传感器检测信号强度弱、检测数据量少等问题,提出一种双平面电极阵传感器检测非金属复合材料的方法.将两个4×4电极传感器组成一套双平面传感器,采用单激励测量模式,利用共轭梯度算法进行图像重建.仿真与初步实验结果表明:双平面电极传感器提高了检测信号强度,使重构图像精度得到了提高.
    • 马敏; 王涛
    • 摘要: 针对传统的数据特征提取方法难以提取ECT滑油监测数据有效特征的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和多尺度长短期记忆(multi-scales long short-term memory,MSLSTM)神经网络的双通道网络模型CNN-MSLSTM.将多尺度学习融入LSTM中,CNN和MSLSTM作为两个通道,并行学习数据在空间维度和时间维度的特征,通过注意力机制融合,利用softmax分类器输出发动机的磨损状态.实验结果表明:3尺度的CNN-MSLSTM对ECT数据样本的分类准确率达到98%,F1评分达到98.62%,单组数据的测量时间仅为0.2036 ms,总体性能优于单一的CNN和LSTM网络.
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