本文選題：聲學層析成像　切入點：溫度分布測量　出處：《化工學報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在化工領域中,獲取準確的溫度分布信息具有極其重要的意義。聲學層析成像(AT)具有非侵入傳感、廉價等優(yōu)點,因而被認為是一種具有廣闊發(fā)展前景的可視化溫度分布測量方法。將AT用于溫度分布測量,提出一種SA-ELM算法改進重建質(zhì)量。首先,利用穩(wěn)健估計建立了基于L1范數(shù)的目標泛函,采用模擬退火算法(SA)對目標泛函進行求解,得到粗網(wǎng)格下的溫度分布;最后,采用極限學習機(ELM)來預測經(jīng)細化網(wǎng)格后的溫度分布。數(shù)值仿真和實驗研究途徑評估該方法的可行性與有效性,結(jié)果表明SA-ELM算法能夠有效提高溫度分布重建質(zhì)量和魯棒性,從而為AT反問題的求解提供了一種新的有效方法。
[Abstract]:In the field of chemical industry, it is very important to obtain accurate temperature distribution information. Acoustic Tomography (ATT) has the advantages of non-invasive sensing, low cost, and so on. As a result, it is considered to be a visual temperature distribution measurement method with broad development prospects. Using AT to measure temperature distribution, a SA-ELM algorithm is proposed to improve the reconstruction quality. Firstly, a target functional based on L1 norm is established by robust estimation. The simulated annealing algorithm (SAA) is used to solve the target functional, and the temperature distribution under coarse mesh is obtained. An extreme learning machine (ELM) is used to predict the temperature distribution after mesh refinement. The feasibility and effectiveness of the method are evaluated by numerical simulation and experimental research. The results show that SA-ELM algorithm can effectively improve the quality and robustness of temperature distribution reconstruction. This provides a new and effective method for solving AT inverse problem.
【作者單位】： 華北電力大學控制與計算機工程學院;華北電力大學能源動力與機械工程學院;
【基金】：高等學校學科創(chuàng)新引智計劃項目(B13009) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(2016XS42)~~
【分類號】：TQ02

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本文編號：1637221