發(fā)布時間：2018-03-22 01:05

  本文選題：液化天然氣　切入點：槽車運輸　出處：《長安大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著能源危機和環(huán)境污染的日益加劇,清潔能源在工業(yè)生產(chǎn)中所占的比重日益上升,液化天然氣(LNG)由于清潔、安全、高效等特點,逐漸成為石化資源的主角。在LNG運輸過程中,實時監(jiān)測槽車位置和LNG的在途狀態(tài)是實現(xiàn)安全生產(chǎn)的重要保障。本文以槽車運輸途中LNG罐體液面為監(jiān)測對象,以布局分散的超聲波傳感器為數(shù)據(jù)來源,通過單片機電路進行信號調(diào)理和信息預(yù)處理,實現(xiàn)在多傳感器模式下的液位監(jiān)測目標(biāo),最后探索了以卡爾曼濾波為核心的分布式多傳感器信息融合技術(shù)。本文設(shè)計并搭建了LNG液位監(jiān)測的實驗室模擬軟硬件平臺。首先,利用超聲波傳感器測得模擬罐體的液位深度,以微小模擬電壓信號通過信號調(diào)理電路后,以有線方式傳給單片機;其次,單片機對數(shù)據(jù)進行采集、顯示、報警以及相關(guān)模式設(shè)置,同時將數(shù)據(jù)提交給上位機;最后,利用上位機軟件對數(shù)據(jù)進行曲線顯示,再利用信息融合算法進行數(shù)據(jù)處理,得到較為準(zhǔn)確的液位值。另外,本文基于經(jīng)典卡爾曼濾波理論,將LNG罐體在運輸途中的系統(tǒng)視為多傳感器時滯模型,并針對可能存在的數(shù)據(jù)丟失和傳輸時延,采用按矩陣加權(quán)、引入狀態(tài)增廣矩陣等方式,修正卡爾曼濾波器的遞推公式,設(shè)計分布式矩陣加權(quán)融合估計算法,并且給出了任意兩個傳感器之間的濾波誤差互協(xié)方差陣的計算公式。通過實驗,比較本設(shè)計測量結(jié)果與實際數(shù)據(jù),該系統(tǒng)的精確度較高,實驗數(shù)據(jù)的波動性較小,可以用來監(jiān)測LNG在槽車運輸途中的液位變化,具有一定的理論價值和現(xiàn)實意義。
[Abstract]:With the increasing of energy crisis and environmental pollution, the proportion of clean energy in industrial production is increasing day by day. Liquefied natural gas (LNG) has gradually become the protagonist of petrochemical resources because of its characteristics of cleanness, safety and efficiency. The real-time monitoring of the position of the tank car and the state of LNG in transit is an important guarantee for the safety of production. This paper takes the liquid level of the LNG tank during the transportation of the tank truck as the monitoring object, and takes the distributed ultrasonic sensor as the data source. The signal conditioning and information preprocessing are carried out by single-chip microcomputer circuit to realize the liquid level monitoring target in multi-sensor mode. Finally, the distributed multi-sensor information fusion technology with Kalman filter as the core is explored. In this paper, the software and hardware platform of LNG liquid level monitoring is designed and built. Firstly, the depth of simulated tank is measured by ultrasonic sensor. Small analog voltage signal through the signal conditioning circuit, the way to the single chip microcomputer; secondly, the single-chip microcomputer to collect data, display, alarm and related mode settings, at the same time the data to the host computer; finally, The upper computer software is used to display the curve of the data, and then the information fusion algorithm is used to process the data to get the more accurate liquid level. In addition, based on the classical Kalman filter theory, The system of LNG tank in transit is regarded as a multi-sensor time-delay model. In view of the possible data loss and transmission delay, the recursive formula of Kalman filter is modified by weighting by matrix and introducing state augmented matrix. The distributed matrix weighted fusion estimation algorithm is designed, and the calculation formula of the filtering error mutual covariance matrix between any two sensors is given. The experimental results show that the precision of the system is higher than that of the actual data. The fluctuation of the experimental data is small, so it can be used to monitor the change of liquid level of LNG in the course of tank truck transportation, which has certain theoretical value and practical significance.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TE978;TP212

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