對(duì)電阻層析成像技術(shù)和圖像的小波紋理特征進(jìn)行了研究,提出一種基于層析成像的氣液兩相流相關(guān)流量測(cè)量方法,實(shí)現(xiàn)了液相流量的準(zhǔn)確測(cè)量。利用電阻層析成像技術(shù)和相關(guān)算法對(duì)不同泡型下的相含率、渡越時(shí)間進(jìn)行檢測(cè),得到氣相流量;利用小波分析提取出層析成像的流型紋理特征;從而基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立不同泡型下的氣液兩相流的相關(guān)流量測(cè)量模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,液體流量的測(cè)量精度可以達(dá)到3%以內(nèi)。 

【文章來源】：計(jì)量學(xué)報(bào). 2020,41(10)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

相關(guān)流量測(cè)量方法基本原理

式中:gLBP為傳統(tǒng)Landweber迭代算法;g0為傳統(tǒng)Landweber迭代算法;迭代后的圖像灰度值;gk為第k步迭代的圖像灰度值;S為靈敏度矩陣;V為電壓向量值;α為迭代因子。2.2.2 小波變換的特征值提取方法

利用小波階數(shù)N=3的正交小波變換，將一幅二維氣泡流型圖分解為3層進(jìn)行特征抽取[11～12]。流型圖像的3層小波分解如圖3所示。計(jì)算3層小波分解后各子圖像的紋理能量特征Ei和范數(shù)特征Fi的公式如下:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]核主元分析及證據(jù)理論的多域特征故障診斷新方法研究[D]. 吳勝?gòu)?qiáng).燕山大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于數(shù)字圖像處理的氣液兩相流流型智能識(shí)別方法[D]. 陳飛.東北電力大學(xué) 2008
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本文編號(hào)：3128566