本文主要研究内容
作者杨品（2019）在《气固两相流中固体质量流量测量方法研究》一文中研究指出：现代工业生产中如电力、建材、冶金、化工、半导体、医药和食品加工等广泛存在着气固两相流参数测量,对传输管道中气固两相流关键参数进行实时在线测量直接关系到产品的生产效率及系统的安全高效运行,对节能、环保方面有着重要的意义。静电传感器用于气固两相流的测量具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优势。通过对静电传感器感应电荷机理进行分析,研究了颗粒质量流量、体积浓度和流速测量方法的相互关系,搭建了实验测试平台,探索颗粒静电信号与测量参数的内在规律,完成了算法设计、硬件制作和测量方法的验证。主要研究工作包括以下几个方面:探究了不同体积浓度下静电信号的波形特点,通过理论分析和实验验证分别研究了静电信号的信号能量以及功率谱密度与不同体积浓度的颗粒之间存在的关系。实验发现:颗粒静电信号的信号能量和颗粒的体积浓度成正相关关系;颗粒静电信号的有用信号功率和颗粒的体积浓度成正相关关系。建立了测量固体颗粒质量流量的数学模型,对模型分析得出,颗粒体积浓度和流速是影响颗粒质量流量的两个主要参数。因此测量颗粒流速和体积浓度,即可测得颗粒质量流量。通过实验得出颗粒体积浓度随静电信号能量的变化规律,设计了基于静电信号能量的三次样条插值法和基于静电信号能量的最小二乘曲线拟合法两种体积浓度测量方法;利用基于FFT的互相关算法实现了对流速的测量;最后完成了颗粒质量流量软硬件实现并在实验平台进行了实验测试,实验结果表明,静电信号能量法测量质量流量具有可行性。研究了基于BP神经网络的气固两相流质量流量测量方法。通过对固相质量流量的特性分析,颗粒质量流量与颗粒流经管道时的流速、体积浓度等之间存在复杂的非线性关系,利用BP神经网络优良的非线性映射能力,以实验数据为样本对3层BP网络进行训练学习,实现了对气固两相流质量流量的在线估计。建立了基于BP网路的质量流量软测量模型,通过对BP神经网络模型进行实验测试得到质量流量估计值,将其估计值与质量流量实际值对比进行结果分析,实验结果表明,基于BP神经网络法测量质量流量具有可行性。
Abstract
xian dai gong ye sheng chan zhong ru dian li 、jian cai 、ye jin 、hua gong 、ban dao ti 、yi yao he shi pin jia gong deng an fan cun zai zhao qi gu liang xiang liu can shu ce liang ,dui chuan shu guan dao zhong qi gu liang xiang liu guan jian can shu jin hang shi shi zai xian ce liang zhi jie guan ji dao chan pin de sheng chan xiao lv ji ji tong de an quan gao xiao yun hang ,dui jie neng 、huan bao fang mian you zhao chong yao de yi yi 。jing dian chuan gan qi yong yu qi gu liang xiang liu de ce liang ju you jie gou jian chan 、wen ding xing hao 、ke kao xing gao deng you shi 。tong guo dui jing dian chuan gan qi gan ying dian he ji li jin hang fen xi ,yan jiu le ke li zhi liang liu liang 、ti ji nong du he liu su ce liang fang fa de xiang hu guan ji ,da jian le shi yan ce shi ping tai ,tan suo ke li jing dian xin hao yu ce liang can shu de nei zai gui lv ,wan cheng le suan fa she ji 、ying jian zhi zuo he ce liang fang fa de yan zheng 。zhu yao yan jiu gong zuo bao gua yi xia ji ge fang mian :tan jiu le bu tong ti ji nong du xia jing dian xin hao de bo xing te dian ,tong guo li lun fen xi he shi yan yan zheng fen bie yan jiu le jing dian xin hao de xin hao neng liang yi ji gong lv pu mi du yu bu tong ti ji nong du de ke li zhi jian cun zai de guan ji 。shi yan fa xian :ke li jing dian xin hao de xin hao neng liang he ke li de ti ji nong du cheng zheng xiang guan guan ji ;ke li jing dian xin hao de you yong xin hao gong lv he ke li de ti ji nong du cheng zheng xiang guan guan ji 。jian li le ce liang gu ti ke li zhi liang liu liang de shu xue mo xing ,dui mo xing fen xi de chu ,ke li ti ji nong du he liu su shi ying xiang ke li zhi liang liu liang de liang ge zhu yao can shu 。yin ci ce liang ke li liu su he ti ji nong du ,ji ke ce de ke li zhi liang liu liang 。tong guo shi yan de chu ke li ti ji nong du sui jing dian xin hao neng liang de bian hua gui lv ,she ji le ji yu jing dian xin hao neng liang de san ci yang tiao cha zhi fa he ji yu jing dian xin hao neng liang de zui xiao er cheng qu xian ni ge fa liang chong ti ji nong du ce liang fang fa ;li yong ji yu FFTde hu xiang guan suan fa shi xian le dui liu su de ce liang ;zui hou wan cheng le ke li zhi liang liu liang ruan ying jian shi xian bing zai shi yan ping tai jin hang le shi yan ce shi ,shi yan jie guo biao ming ,jing dian xin hao neng liang fa ce liang zhi liang liu liang ju you ke hang xing 。yan jiu le ji yu BPshen jing wang lao de qi gu liang xiang liu zhi liang liu liang ce liang fang fa 。tong guo dui gu xiang zhi liang liu liang de te xing fen xi ,ke li zhi liang liu liang yu ke li liu jing guan dao shi de liu su 、ti ji nong du deng zhi jian cun zai fu za de fei xian xing guan ji ,li yong BPshen jing wang lao you liang de fei xian xing ying she neng li ,yi shi yan shu ju wei yang ben dui 3ceng BPwang lao jin hang xun lian xue xi ,shi xian le dui qi gu liang xiang liu zhi liang liu liang de zai xian gu ji 。jian li le ji yu BPwang lu de zhi liang liu liang ruan ce liang mo xing ,tong guo dui BPshen jing wang lao mo xing jin hang shi yan ce shi de dao zhi liang liu liang gu ji zhi ,jiang ji gu ji zhi yu zhi liang liu liang shi ji zhi dui bi jin hang jie guo fen xi ,shi yan jie guo biao ming ,ji yu BPshen jing wang lao fa ce liang zhi liang liu liang ju you ke hang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西安理工大学的杨品，发表于刊物西安理工大学2019-07-19论文，是一篇关于静电传感器论文,信号能量论文,神经网络论文,体积浓度论文,质量流量论文,西安理工大学2019-07-19论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西安理工大学2019-07-19论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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