基于声学层析成像的密闭容器温度场重建

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作者 王冉旭 郭新华 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期55-62,共8页

密闭容器内部温度测量可预防因温度过高或过低导致的设备损坏和安全事故。现有研究针对密闭容器内温度的测量大多是侵入式、单点式测量。提出一种基于声学层析成像的密闭容器温度场可视化方法,通过径向基函数逼近声慢函数来建立正问题模... 密闭容器内部温度测量可预防因温度过高或过低导致的设备损坏和安全事故。现有研究针对密闭容器内温度的测量大多是侵入式、单点式测量。提出一种基于声学层析成像的密闭容器温度场可视化方法,通过径向基函数逼近声慢函数来建立正问题模型,在模型中引入全变分正则化约束项,用交替方向乘子算法求解声学逆问题。同时建立有限元仿真模型,分析声波在密闭容器中的传播特性。仿真结果表明:仿真计算的传播时间与理论值的最大相对误差为1.80%,重建温度场与模型温度场的误差在3%内。最后,构建声学温度场实验测试系统,采用实验进一步验证声学测温的可行性,实验结果表明声学技术可以对装有液体的密闭容器进行温度场重建。本研究对于测量内部温度和预防过热故障来确保设备稳定运行具有重要意义。 展开更多

关键词 声学层析成像 密闭容器温度场 全变分正则化 交替方向乘子

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流场声学层析成像测量方法仿真和实验研究 被引量：1

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作者 孔倩 赵义豪 +2 位作者 姜根山 王哲 李鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期63-74,共12页

流速是实现工业生产过程在线监测和精准化控制的重要依据。为准确测得流场分布,提出了基于径向基函数结合均衡优化(RBF-EO)算法的流场声学层析成像方法。采用径向基函数逼近建立声学流场重建模型,利用均衡优化算法求解重建问题中的不适... 流速是实现工业生产过程在线监测和精准化控制的重要依据。为准确测得流场分布,提出了基于径向基函数结合均衡优化(RBF-EO)算法的流场声学层析成像方法。采用径向基函数逼近建立声学流场重建模型,利用均衡优化算法求解重建问题中的不适定方程。对典型的四角切圆速度场模型进行了数值模拟与算法的抗噪性检验,并将本算法与传统的重建方法:Tikhonov算法、SVD分解法和灰狼优化算法进行了比较。仿真结果表明该算法能够很好的反演出流场分布,具有较高的重建性能和良好的抗噪性。最后,在实验室进行了1.05 m×1.05 m的测量区域内的流场声学测量实验,并与飘带流场显示和风速仪测量结果进行了对比,结果显示,RBF-EO算法与风速仪测量结果在8个测点的平均误差为9.77%,验证了本文声波流场测量方法的可靠性。 展开更多

关键词 声波法 流场测量 声学层析成像 均衡优化算法 径向基函数

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基于SA-ELM的声学层析成像温度分布重建算法 被引量：11

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作者 刘厦 刘石 任婷 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期2434-2446,共13页

在化工领域中,获取准确的温度分布信息具有极其重要的意义。声学层析成像(AT)具有非侵入传感、廉价等优点,因而被认为是一种具有广阔发展前景的可视化温度分布测量方法。将AT用于温度分布测量,提出一种SA-ELM算法改进重建质量。首先,利... 在化工领域中,获取准确的温度分布信息具有极其重要的意义。声学层析成像(AT)具有非侵入传感、廉价等优点,因而被认为是一种具有广阔发展前景的可视化温度分布测量方法。将AT用于温度分布测量,提出一种SA-ELM算法改进重建质量。首先,利用稳健估计建立了基于L1范数的目标泛函,采用模拟退火算法(SA)对目标泛函进行求解,得到粗网格下的温度分布;最后,采用极限学习机(ELM)来预测经细化网格后的温度分布。数值仿真和实验研究途径评估该方法的可行性与有效性,结果表明SA-ELM算法能够有效提高温度分布重建质量和鲁棒性,从而为AT反问题的求解提供了一种新的有效方法。 展开更多

关键词 声学层析成像 温度分布测量 模拟退火 极限学习机 算法 数值模拟 实验验证

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基于声学层析成像的炉内温度场重建算法研究 被引量：11

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作者 刘厦 刘石 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期525-532,568,共9页

为了获取快速准确的锅炉温度场在线监测信息,提出了一种基于声学层析成像(AT)测量的代数重建-神经网络(ART-NN)温度场重建算法,该算法结合了代数重建方法(ART)和BP神经网络方法的优势.采用该算法对多种典型的温度场模型进行数值仿真,分... 为了获取快速准确的锅炉温度场在线监测信息,提出了一种基于声学层析成像(AT)测量的代数重建-神经网络(ART-NN)温度场重建算法,该算法结合了代数重建方法(ART)和BP神经网络方法的优势.采用该算法对多种典型的温度场模型进行数值仿真,分析了算法的重建结果和稳健性,并利用实验研究进一步评估该算法的性能.结果表明:ART-NN算法的重建质量和稳健性要优于Tikhonov正则法、Landweber迭代法和ART方法,为提高锅炉炉膛温度场重建质量提供了一种有效方法. 展开更多

关键词 声学层析成像 温度场测量 重建算法 ART方法 BP神经网络

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一种声学层析成像温度分布高分辨率重建方法 被引量：9

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作者 张立峰 苗雨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2065-2073,共9页

准确测量温度分布对工业生产具有重要的意义。针对声学层析成像中有限的网格划分数目会影响重建精度的问题,提出TR-RBF(tikhonov regularization-radial basis function)重建算法对温度场进行高分辨率重建。采用Tikhonov正则化对超声飞... 准确测量温度分布对工业生产具有重要的意义。针对声学层析成像中有限的网格划分数目会影响重建精度的问题,提出TR-RBF(tikhonov regularization-radial basis function)重建算法对温度场进行高分辨率重建。采用Tikhonov正则化对超声飞行时间(time of flight,TOF)重建,得到粗网格下的温度分布,并用局部加权回归法对数据进行平滑处理,进而采用RBF神经网络将粗解进行预测得到细化后的温度分布。通过有噪声和无噪声的数值仿真,本算法与ART、SVD和Tikhonov三种算法相比,在典型峰型温度分布情况下的重建精度提升明显且抗噪性最好。 展开更多

关键词 声学层析成像 高分辨率温度重建 TIKHONOV正则化 RBF神经网络 局部加权回归 预测

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基于DenseNet与声学层析成像的温度场高分辨率重建 被引量：1

6

作者 张立峰 李晶 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期622-630,共9页

提出一种虚拟观测结合密集连接网络(DenseNet)的两阶段声学层析成像温度场高分辨率重建算法。以总体最小二乘为目标,采用虚拟观测法对超声飞行时间(TOF)进行重建,得到粗网格下的温度分布;然后利用搭建的DenseNet预测细化网格的温度分布... 提出一种虚拟观测结合密集连接网络(DenseNet)的两阶段声学层析成像温度场高分辨率重建算法。以总体最小二乘为目标,采用虚拟观测法对超声飞行时间(TOF)进行重建,得到粗网格下的温度分布;然后利用搭建的DenseNet预测细化网格的温度分布信息,采用双输入模型,同时利用模块化输出方法对典型的温度场模型进行数值仿真。结果表明:该算法的重建质量和抗噪性均优于常用的虚拟观测方法、Landweber迭代法、Tikhonov算法及代数重建(ART)方法。 展开更多

关键词 声学层析成像 温度分布 高分辨率重建 虚拟观测 密集连接网络 模块化输出

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基于改进稀疏重构模型的声学层析温度分布重建 被引量：1

7

作者 董祥虎 张立峰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期834-841,共8页

为进一步提高基于声学层析成像的温度分布重建精度,引入了一种偏差较小的误差函数(ERF)对稀疏重构模型进行改进,并使用迭代重加权算法对模型进一步优化,最后采用交替方向乘子算法(ADMM)对模型进行求解,从而完成温度分布重建。进行了仿... 为进一步提高基于声学层析成像的温度分布重建精度,引入了一种偏差较小的误差函数(ERF)对稀疏重构模型进行改进,并使用迭代重加权算法对模型进一步优化,最后采用交替方向乘子算法(ADMM)对模型进行求解,从而完成温度分布重建。进行了仿真与实验测试,并与LASSO、ART及Landweber算法进行比较,仿真实验中基于ERF模型的温度分布重建质量最优,其平均相对误差及均方根误差分别为0.1%和0.14%;实验测试中,其设定温度点重建温度误差绝对值的平均值最小,为0.043%,明显小于其它3种算法。 展开更多

关键词 温度测量 声学层析成像 稀疏重构 误差函数 迭代重加权算法 交替方向乘子算法

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基于RBFNN自适应网格的温度场热点追踪声学方法研究

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作者 王哲 孔倩 +2 位作者 姜根山 赵义豪 刘月超 《计量学报》 北大核心 2025年第8期1118-1126,共9页

为提高声学层析成像温度场重建性能及热点追踪能力,建立了基于改进的径向基函数神经网络(IMRBFNN)声学温度场重建模型,并提出基于温度梯度自适应的网格划分和布点方案。该方法在RBFNN隐藏层加入多项式作为修正项建立IMRBFNN重建模型。... 为提高声学层析成像温度场重建性能及热点追踪能力,建立了基于改进的径向基函数神经网络(IMRBFNN)声学温度场重建模型,并提出基于温度梯度自适应的网格划分和布点方案。该方法在RBFNN隐藏层加入多项式作为修正项建立IMRBFNN重建模型。首先将测量区域均匀划分网格进行初始温度场重建,依据温度梯度信息创建概率分布数组,在区域内填充不同尺寸、相互之间无覆盖的圆,然后应用Voronoi多边形镶嵌法则对区域进行多边形划分,对分布点重建温度场。与经典最小二乘法、Tikhonov正则化方法对比,该方法可有效将温度场信息可视化并追踪热点位置,单热点温度场重建误差<2%。在自主研发的声波测温实验系统中,可检测到加热器移动0.25 m时的热点成像。仿真和实验均表明该声学方法能有效实现温度场热点追踪。 展开更多

关键词 温度场重建 热点追踪 声学层析成像 网格自适应 改进径向基函数神经网络

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基于稀疏重构的声学CT温度场重建

9

作者 魏元焜 颜华 周英钢 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第6期88-93,共6页

为降低声学CT温度场重建误差,提出了一种基于稀疏重构的温度场重建算法。在建立基于稀疏重构的声学CT数学模型的基础上,算法设计了一种可提高稀疏重构精度的声学CT观测矩阵优化方法,以稀疏重构算法重建温度场,为稀疏重构算法设计了与噪... 为降低声学CT温度场重建误差,提出了一种基于稀疏重构的温度场重建算法。在建立基于稀疏重构的声学CT数学模型的基础上,算法设计了一种可提高稀疏重构精度的声学CT观测矩阵优化方法,以稀疏重构算法重建温度场,为稀疏重构算法设计了与噪声水平相关的迭代终止条件。温度场重建实验表明:提出的算法比经典的最小二乘法、SIRT算法重建误差更低,重建的温度场更接近于真实分布,对实际温度场重建有一定应用价值。 展开更多

关键词 温度场重建 声学层析成像 观测矩阵优化 稀疏重构 正交匹配追踪(OMP) 遗传算法

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基于压缩感知的AT温度场重建算法 被引量：2

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作者 魏元焜 颜华 周英钢 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期671-677,共7页

为提高声学层析成像(AT)的温度场重建能力,提出了基于压缩感知(CS)的AT温度场重建算法(CS-AT算法)。算法利用信号稀疏性,减少待求数据量,降低逆问题求解难度。首先选择适当字典,构建基于CS的AT温度场重建正逆问题框架;然后以正交匹配追... 为提高声学层析成像(AT)的温度场重建能力,提出了基于压缩感知(CS)的AT温度场重建算法(CS-AT算法)。算法利用信号稀疏性,减少待求数据量,降低逆问题求解难度。首先选择适当字典,构建基于CS的AT温度场重建正逆问题框架;然后以正交匹配追踪(OMP)算法进行CS重构,得到温度场重建待求量在稀疏域的解;最后将其变换回原始域,通过三次样条插值得到37×37像素的细致温度分布。通过数值仿真,分别以经典的最小二乘法(LSM)和CS-AT算法在有噪声和无噪声条件下重建了均温、单峰、双峰和四峰模型温度场;在自主研发的实验系统上重建了均温、单峰和双峰实际温度场。仿真和实验表明:CS-AT算法可有效降低温度场重建误差;四峰温度场下,CS-AT算法的最高重建误差最低,仅为LSM的25.5%。 展开更多

关键词 温度测量 声学层析成像 温度场重建 压缩感知 正交匹配追踪

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基于声波衰减的空间气体浓度分布重建 被引量：6

11

作者 刘岩 刘石 雷兢 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期125-131,共7页

快速、准确地获取混合气体各组分浓度分布对于实现过程监测、确保系统的安全性、改善系统的效率等方面具有重要意义。基于声波在传播过程中的衰减,包括经典衰减和弛豫衰减,提出了一种二维空间中多元混合气体浓度分布的重建方法,建立了... 快速、准确地获取混合气体各组分浓度分布对于实现过程监测、确保系统的安全性、改善系统的效率等方面具有重要意义。基于声波在传播过程中的衰减,包括经典衰减和弛豫衰减,提出了一种二维空间中多元混合气体浓度分布的重建方法,建立了气体浓度分别与声波传播时间及声强衰减之间的耦合模型。在此基础上,提出了一种基于分裂Bregman迭代算法求解该问题。通过声波在几种常用混合气体传播衰减的实测数据,利用该方法实现了单路径混合体浓度的测量;在声波多路径测量方面,通过仿真实验对空间混合气体浓度分布进行了重建。实验测量及数值仿真结果表明,该方法能够较好地重建出气体浓度分布,进而为空间混合气体浓度检测提供了一种新的测量方法。 展开更多

关键词 弛豫声衰减 浓度测量 声学层析成像

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基于级联密集残差网络的温度场高分辨率重建 被引量：4

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作者 张立峰 李晶 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期216-224,共9页

温度分布的高质量测量对工业生产具有重要意义。作为一种非侵入性的测量方法,声学层析成像(AT)被认为是一种有前景的温度分布可视化技术。为改善重建质量,提出了一种虚拟观测(VO)结合级联密集残差网络(CDRNN)的二阶段温度场高分辨率重... 温度分布的高质量测量对工业生产具有重要意义。作为一种非侵入性的测量方法,声学层析成像(AT)被认为是一种有前景的温度分布可视化技术。为改善重建质量,提出了一种虚拟观测(VO)结合级联密集残差网络(CDRNN)的二阶段温度场高分辨率重建算法。首先通过VO算法获取粗网格温度场,然后搭建CDRNN预测细网格温度信息。采用VO算法获取AT反问题的总体最小二乘解,缓解了声波路径弯曲引起的重建误差。引入双输入补偿策略增加了CDRNN对原始测量信息的利用率,提高了网络稳定性,通过设置子网络简化网络结构,并采用密集连接与残差连接改善网络信息流,同时引入亚像素卷积层降低网络计算维度,提高重建精度。对典型温度场模型进行数值模拟,并与Landweber迭代法、ART算法、ART-NN算法和VO算法进行比较。结果表明VO-CDRNN算法的平均相对误差和均方根误差分别为0.44%和0.68%,重建结果均优于其他算法。 展开更多

关键词 声学层析成像 高分辨率重建 虚拟观测 残差连接 密集连接 亚像素卷积层

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