摘要:截面含气率作为气液两相流动过程中的基本参数之一,对石油管道的开采、输运,核反应堆冷却塔的设计等过程具有重 要意义。 本文提出了基于激光诱导成像技术和高速摄录系统的截面含气率直接检测方法,有效的避免管道曲率和介质折射率 导致的光学畸变。 在河北大学多相流循环装置进行实验,测量了 18 个流量点,液相流量测量范围 10 ~ 35 L/ min,气相流量测量 范围 2. 0~ 3. 0 L/ min。 运用计量比对的思想,对两种检测技术获得的截面含气率值求取偏差并进行修正,最大偏差仅为 0. 014 59。 结果表明两种方法得到的截面含气率值具有较好的一致性,证明本文提出的荧光成像技术对气液两相分层流截面 含气率的检测是有效的。

摘要:航空发动机内流场多方向压力测量可为航空发动机压缩比计算提供重要的数据支撑。 本文针对现有多孔探针结合电 类压力测量法存在迟滞且测量精度低的问题;结合多孔探针和光纤传感技术优势,设计了一种适用于航空发动机内流多方向压 力测试的一体化探针。 分析了一体化探针的多方向压力传导与压力测量原理,采用 FLUENT 软件对多方向气流传导性能进行 分析并优化多孔气流传导结构参数;研制了 5 孔一体化光纤探针并开展了压力测试实验。 结果表明:在 0. 7 ~ 1. 6 MPa 压力范 围内,一体化探针各方向压力传感器的平均灵敏度为-16. 267 μm/ MPa,重复性误差小于 2. 98% ,各传感器压力测量最大误差小 于 1. 72% 。

摘要:针对循环流化床床内颗粒团动态参数和行为特性的测量问题,提出了基于光散射原理的颗粒团运动速度、高度与浓度 等多参数同时在线测量方法,利用该方法对二维冷态循环流化床试验台开展颗粒团参数测量,获得了颗粒经测量区造成的光强 衰减信号,通过对上下测量单元光强信号进行互相关分析可获得颗粒团运动速度参数;对信号进行低通滤波,根据低频信号极 值点时间差及运动速度测量结果,得到颗粒团高度参数;同时根据光强衰减程度计算颗粒团的浓度参数。 由此实现了基于光散 射原理的循环流化床床内颗粒团运动速度、高度与浓度多参数同时在线测量,测量结果显示,在典型工况下,提升管中心区域颗 粒团运动速度较为稳定,平均速度为 3. 81 m/ s,近壁面区域颗粒团运动速度有较大波动且出现负值,平均速度为 0. 65 m/ s;中心 区域颗粒浓度较近壁面区域小;中心区域颗粒团高度主要分布在 20 ~ 40 mm 区间,近壁面区域颗粒团高度主要分布在 30~ 60 mm 区间。 这为循环流化床内颗粒团的形成、结构及其运动研究提供了一种有效的测量手段。

摘要:为实现环状气液两相流界面波液膜厚度的准确测量,基于环状流界面波的理论分析和实验研究,将实时海浪模拟思想 引入界面扰动波研究,建立了基于三级海浪函数的界面扰动波模型。 设计了一种基于直接测量法的可调节插入深度的波状液 膜厚度测量传感器。 提出了基于占空比算法的时平均液膜厚度动态校准方法。 对测量传感器进行测量不确定度来源分析及评 定,提出了系统误差补偿算法。 在双闭环可调压中压湿气实验装置上对上述测量传感器进行了实验验证,结果表明:以三级海 浪为模型进行研究在任意统计时间与任意插入深度增量条件下,94. 44% 的实验点的相对测量不确定度在 2% 以内;基于直接测 量法实现液膜厚度复现并使用系统误差补偿算法,提高了测量精度。

摘要:本文针对界面扰动波的发展演化过程,利用液膜厚度测量传感器,在可调压中压湿气装置上进行了 154 组界面扰动波 的测量实验,并运用递归定量分析方法提取液膜时序信号的确定性等 4 个特征参量,结合小波分析方法,对气液两相流界面扰 动波的演化规律进行了研究,结果表明,在波状环状流中,随着管道压力的增加,界面扰动波的确定性值维持在 1 附近,递归熵 值从 4. 5 下降到 3,表明界面波运动的有序性增强,比率值从 1 增加到 2. 5,而递归率值从 0. 5 下降到 0. 3,表明扰动波由非稳态 向稳态过渡;在完全环状流中,随着管道压力的增加,两相界面以规则的波纹波为主,界面波的确定性值从 1 下降到 0. 6,递归 熵值从 3 下降到 2,比率值从 2. 5 突增到 15,递归率值从 0. 3 下降到 0. 1。

摘要:液固两相流广泛存在于能源动力、石油化工等工业过程,两相流压降作为重要的流动参数,有助于流动建模及流态分 析。 建立液固两相压降测量模型,提出了一种结合超声多普勒及超声透射衰减的液固两相超声压降测量方法。 搭建液固两相 流动实验平台,对两相压降规律进行研究。 两相混合流速和固相体积分数升高时,液固两相压降均逐渐增加。 在固相体积分数 为 0. 28% ~ 1. 37% ,两相混合流速为 0. 9~ 1. 65 m/ s 时,根据液固两相压降测量模型及 Churchill 模型的超声法得到的两相压降 与差压传感器测量的压降平均相对误差为 4. 93% 和 5. 10% ,验证了测量模型的准确性。 针对非均匀分布的两相流态进行压降 测量,进一步拓展了压降测量模型的应用范围。 本研究工作为非侵入超声法测量液固两相压降提供了方法基础。

摘要:液固两相流动广泛存在于工业过程中,其粒径分布信息在线测量对生产优化与控制十分重要。 超声法作为无扰动式多 相流动参数测量方法,其衰减特性与固相颗粒粒径、体积分数等密切相关,可用于实现粒径分布在线测量。 本文搭建液固两相 介质超声衰减实验装置,装置采用石英砂作为固相颗粒,自来水为液相,利用线性调频超声信号激励研究液固两相介质的超声 衰减特性。 实验结果表明,随着激励频率和固相体积分数的升高,超声衰减系数逐渐增加,采用 Twomey 及遗传算法等对液固 两相介质粒径分布进行反演,测试结果与马尔文激光粒度分析仪的粒径分布结果相比,相关系数为 0. 918。

摘要:在电容层析成像(ECT)图像重建迭代类算法中,通常采用线性正问题求解,以加快重建速度,由此产生重建误差。 针对 这一问题,提出了基于极限学习机(ELM)的非线性 ECT 正问题求解方法,ELM 网络输入为介电常数分布,其输出为预测的电容 测量值。 将该方法与传统的 Landweber 迭代算法相结合构成 ELM-Landweber 迭代算法进行图像重建。 为使样本具有较好的代 表性,物体分布位置及大小均随机生成,并计算相应的归一化电容值作为 ELM 网络训练及测试样本,对 ELM-Landweber 迭代算 法进行了仿真与静态实验,并与传统 Landweber 迭代算法进行比较。 实验结果表明,相较于传统 Landweber 迭代算法,采用 ELM-Landweber 迭代算法,其算法收敛速度显著提高,重建图像质量得到明显改善。 训练样本的平均图像相对误差由 0. 728 减 小至 0. 504,测试样本的平均图像相对误差由 0. 596 减小至 0. 475。

摘要:卷积神经网络凭借其较强的非线性拟合能力,在电容层析成像图像重建中逐渐得到应用。 本文针对卷积神经网络模型 超参数调节问题,研究了模型参数对卷积神经网络电容层析成像图像重建的影响。 首先,通过数值方法构建了包含 80 000 组 随机流型与 40 000 组典型流型的“电容矩阵-介质分布”数据集;然后,通过该数据集中的训练集对不同超参数的卷积神经网络 模型进行训练和验证,并系统研究了网络初始化、网格密度、卷积核数、全连接层神经元数以及隐藏层结构等超参数对图像重建 精度的影响;接着,利用额外生成的 12 000 组数据作为测试集对各网络模型性能进行评价;最后通过静态实验,对不同网络模 型的图像重建效果进行了比较和分析。 结果表明:网络隐藏层结构对图像重建精度影响较大,而网络初始化、网格密度、卷积核 数以及全连接层神经元数等超参数对重建精度影响较小。

摘要:起伏振动气液两相流型准确识别对漂浮核动力平台安全稳定运行有重要意义。 通过对比静止和起伏振动管道的压差 信号以及对应的频谱图发现,起伏振动管道内的压差信号波动幅度更大且包含更多的频率分量,两种流型均含有主频率,该频 率为起伏振动频率。 针对起伏振动状态气液两相流压差信号的复杂性,分别采用自适应白噪声的完备总体经验模态分解 (CEEMDAN)和集合经验模态分解(EEMD)对小波降噪后的压差信号进行模式分解,发现 CEEMDAN 能够在减少模式分量的同 时获得更多有效的分量。 通过计算 spearman 相关系数选择具有表征意义的 IMF 分量进行 Hilbert 变换计算能量作为特征值,采 用概率神经网络对流型进行识别。 结果表明,采用 CEEMDAN 进行模式分解结合概率神经网络的识别方法准确率达到 95. 83% ,能够用于起伏振动下气液两相流型识别。

摘要:针对同心圆环区域,设计了不同数目的组合电容层析成像传感器,以提高传感器在测量区域的空间分辨率。 基于数值 仿真,对内外径之比为 0. 2、0. 3、0. 4、0. 5 的 4 种同心圆环区域,采用了传统外层 12 电极和 12-4、12-6、12-8 3 种内外双层结构电 极(IEE),研究了其成像特性。 其中 IEE 传感器测量过程施行外部-对立-内部(EOI)和外部-对立(EO)两种激励策略,对几种典 型的介质分布进行测量,并采用 LBP、Tikhonov、Landweber 算法开展图像重建。 结合数值仿真和实验验证,结果显示内外双层电 极测量随着同心圆环形区域内外径比增大,内层电极数目存在最优值,12- 4 型电极结构在不同环形区域的重建图像质量和稳 定性更好。 采用 LBP 算法进行成像时,EOI 激励策略相比于 EO 激励策略在成像精度上略有优势;采用 Tikhonov 算法和 Landweber 迭代算法时,EO 激励策略能有效避免异常电容值的影响,与 IEE 电极组合时能在不同内外径比的同心圆环区域测量 中提高成像质量。

摘要:PFA 管材耐腐蚀性好、性能稳定,被广泛应用在半导体等行业的药液运输中,为精确控制药液的用时和用量,需要研究 小管径 PFA 管的非接触式流量测量方法。 本文使用超声阵列外卡探头在 PFA 细管上激励超声导波,并利用导波测量流量。 首 先比较超声斜探头模态选择和阵列探头模态选择原理的不同,说明阵列探头的频率选择特性,进而设计阵列探头阵元宽度、厚 度并制作了三种间距的阵列探头,通过频率扫描得到阵列探头的激励接收特性,比较分析了阵列探头的模态选择效果,并进行 了流量测量实验。 结果表明阵列探头可增强接收信号强度,提高测量灵敏度,改变阵列间距可以选择不同导波模态,在 3 mm PFA 管上选择 L(0,5)导波模态时流速范围 0~ 6. 70 m/ s 内的测量结果误差限为±0. 22 m/ s。

摘要:针对碳捕集与封存条件下科里奥利质量流量计测量气液两相 CO2 动态过程质量流量时误差较大的问题,本文提出了 一种基于门控循环单元(GRU)的动态过程下气液两相 CO2 质量流量校正方法。 利用 GRU 适合动态过程预测的特点,使用来 自 CO2 气液两相流实验平台的采集数据,对 GRU 网络模型进行训练,并使用网格搜索法结合 K 折交叉验证优化模型参数。 使 用八组典型工况下的测试集对优化后的 GRU 模型在测量精度和泛化性能方面进行了评估,并与最小二乘支持向量机 (LS-SVM)模型进行了对比分析。 实验结果表明 GRU 模型优于 LS-SVM 模型,并且 GRU 模型在动态波动发生后的平稳阶段,其 输出结果能够快速跟随 CO2 质量流量变化,相对误差在±5% 以内。

摘要:基于传统 GPS / 北斗信号的广域同步测量技术易受到恶意网络攻击,可靠性难以得到保障。 为解决这一问题,本文利用 脉冲星信号周期脉冲精度高、免疫于现有网络攻击的特性,提出一种新型自适应同步采样方法:首先对射电望远镜接收到的脉 冲星信号进行多相滤波、消色散和周期折叠处理,得到脉冲轮廓;然后采用最小二乘法监测本地晶体振荡器频率,动态调整定时 控制间隔实现自适应同步采样。 为验证算法的有效性,本文采用脉冲星 J0437- 4715 的观测数据生成同步信号,实现电网信号 的同步测量,利用递归离散傅里叶变换算法计算采样数据的相角和频率,得到相角和频率平均测量误差分别为-9. 75×10 -5 °和 9. 83×10 -7 Hz,验证了所提自适应同步采样方法的有效性。

摘要:漏磁检测广泛应用于铁磁性材料设备的在线检测当中,是一种有效的缺陷检测方法。 如何利用缺陷漏磁信号进行三维 不规则缺陷轮廓重构是漏磁检测中的关键问题。 然而,三维不规则缺陷漏磁检测的有限元模型计算量大,因此难以快速获得精 确的漏磁信号,并且由于缺陷重构的不适定性,研究中不容易获得不规则缺陷的精确轮廓。 本文提出了一种用于计算三维不规 则缺陷漏磁信号的单元磁偶极带叠加模型,并验证了使用该正演模型进行漏磁计算的有效性,针对三维缺陷轮廓重构的高维优 化问题,提出了一种带边界约束的基于信赖域的投影 Levenberg-Marquart 算法,实现了三维不规则缺陷轮廓的重构。 实验结果 表明:该三维不规则缺陷重构方法不仅不需要大量的漏磁检测数据,并且相对于群智能算法,重构误差降低了 90. 1% ,最大深度 误差降低了 53. 9% ,耗费时间减少了 96. 1% ,实现了高精度的缺陷重构。

摘要:为解决双节瓷支柱绝缘子的振动检测问题,以 220 kV 串联瓷支柱绝缘子为研究对象,采取 SolidWorks 软件建模并导入 ANSYS 软件中,设置模型参数计算分析;验证了通过振动声学法检测串联双节瓷支柱绝缘子的可行性,同时探究了激振-拾振距 离及拾振点在下法兰底端的具体位置对绝缘子检测精度的影响,得到其一般性规律,通过搭建 220 kV 绝缘子实验台对仿真得 到的规律进行验证;最终结论表明,激振-拾振距离对瓷支柱绝缘子的振动检测结果存在影响,对于双节支柱绝缘子,当激振点 与拾振点位于通过下法兰中心的同一直线上时,关于下法兰中心对称的两个拾振点所采集信号表现出的频谱特征不随激振-拾 振距离变化而变化,并根据实验结果得出型号为 B03. 8-1 的 220 kV 双节瓷支柱绝缘子的最佳激振-拾振距离为 35 mm。

摘要:弱刚度球头铣刀广泛应用于深腔模具零件的铣削中,加工过程中容易发生颤振,确定加工稳定域是实现稳定铣削的重 要手段,但该铣削系统具有变时滞特点,稳定性分析的难度较大,制约着加工质量的提高。 为此,提出一种弱刚度球头铣刀铣削 稳定性分析方法。 首先,建立弱刚度刀具系统的动力学方程;接着,基于 Newton-Raphson 求解出刀齿选定点的时滞量;最后,基 于全离散法提出考虑变时滞再生效应的稳定性分析方法,并利用 Floquet 定理获得了不同转速所对应的临界切深,构建出铣削 稳定性叶瓣图。 实验结果表明在叶瓣图的非稳定域铣削时铣削力中含颤振频率成分,所加工表面的 Sy 和 Sa 比稳定域内加工 表面增大 35% 和 42% ,说明该分析方法是可靠的,可为切削参数的选择和优化提供依据。

摘要:针对现有卷积神经网络模型体积大、运算量高,导致电力巡检无人机检测速率与精度无法兼顾的问题,提出一种基于模 型压缩的 ED-YOLO 网络实现无人机避障的目标检测算法。 该目标检测算法以 YOLOv4 为基础,首先在主干网络中加入通道注 意力机制,在不增加计算量前提下提高检测精度;其次在特征金字塔部分运用深度可分离卷积替换传统卷积,减少卷积计算量; 最后利用模型压缩策略裁剪网络中冗余通道,减小模型体积并提高模型检测速度。 在自主构建的 9 600 张电力巡检无人机飞 行障碍的数据集进行测试,ED-YOLO 与 YOLOv4 相比,其障碍物目标检测的平均精度均值只降低了 1. 4% ,而模型体积减少了 94. 9% ,浮点运算量减少了 82. 1% ,预测速度提升了 2. 3 倍。 实验结果表明,对比多种其他现存方法,本文提出的基于模型压缩 的 ED-YOLO 目标检测算法有着精度高、体积小和检测速度快的优势,满足电力巡检无机避障检测要求。

摘要:针对现用 PCB 缺陷检测方法存在效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出基于改进 YOLOv4 算法的 PCB 缺 陷检测方法。 使用改进二分 K-means 聚类结合交并比(IoU)损失函数确定锚框,解决预设锚框不适用 PCB 小目标缺陷检测的 问题。 引用 MobileNetV3 作为特征提取网络,提升对 PCB 小目标缺陷的检测性能,同时方便部署在现场轻量化移动端。 引入 Inceptionv3 作为检测网络,利用多种卷积核进行运算满足 PCB 缺陷多类别的检测要求。 以 PCB_DATASET 数据集为测试对象, 将本文方法与 Faster R-CNN、YOLOv4、MobileNetV3-YOLOv4 等开展对比验证实验。 结果表明,本文方法均值平均精度(mAP)为 99. 10% ,模型大小为 53. 2 MB,检测速度为 43. 01 FPS,检测 mAP 分别提升 4. 88% 、0. 05% 、2. 01% ,模型大小分别减少 0、203. 2、 3. 3 MB,检测速度分别提升 29. 93、6. 37、0. 79 FPS,满足 PCB 工业生产现场高检测精度和检测速度要求。

摘要:针对现有线结构光 3D 成像系统标定步骤繁琐、标定鲁棒性低等问题,本文提出了基于线结构光单平面标定的 3D 成像 方法,实现高精度、高鲁棒性的 3D 成像。 该 3D 成像方法通过构建结构光平面到成像面的单平面映射模型简化了三维空间的 标定步骤,提高了系统的鲁棒性。 该模型基于棋盘格图像内角点坐标作为线结构光平面标定计算控制点,提高了标定控制点个 数和降低了标定的偶然误差;该模型无需进行成像系统内外参矩阵估计,精简了标定中间步骤;该模型无需计算线结构光图像 光条中心点,避免了图像算法误差对标定结果的影响。 实验结果表明,该 3D 成像方法标定步骤简单,标定控制点多、鲁棒性 高,标定平均距离残差 0. 158 mm,单点的重复性测量精度优于±1 μm。

摘要:针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的 问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计。 采用神经网络取代传统里程计中 基于几何约束的视觉前端,将单目相机输出的估计值作为测量更新,并通过神经网络优化 EKF 的误差协方差。 利用 EKF 融合 CNN 输出的单目相机位姿和惯性测量单元(IMU)数据,优化 CNN 的位姿估计,补偿相机尺度信息与 IMU 累计误差,实现无人 系统运动位姿的更新和估计。 相比于使用单目图像的深度学习算法 Depth-VO-Feat,所提算法融合单目图像和 IMU 数据进行位 姿估计,KITTI 数据集中 09 序列的平动、转动误差分别减少 45. 4% 、47. 8% ,10 序列的平动、转动误差分别减少 68. 1% 、43. 4% 。 实验结果表明所提算法能进行更准确的位姿估计,验证了算法的准确性和可行性。

摘要:针对目前锂电池极片表面存在低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进 Canny 算子的锂电池极片表面 缺陷检测方法。 首先,使用双边滤波改善高斯滤波在降噪时可能造成的图像边缘模糊问题,并在此基础上引入多尺度细节增强 算法来增强低对比度图像;其次,基于 Sobel 算子的 3×3 梯度模板计算极片图像的梯度幅值和梯度方向;最后,基于最大熵和 Otsu 算法自动获取图像的高、低阈值,通过逻辑与运算对两种算法阈值分割后的检测结果进行边缘融合,并利用形态学闭运算 和细化算法修复不连续边缘,得到最终检测边缘。 实验结果表明,传统 Canny 算子和 Otsu-Canny 算法难以有效检测不同类型的 暗斑、露箔和划痕缺陷,而本文算法对这些缺陷均取得了较好的检测效果,能够在突出目标缺陷区域的同时,有效减少同色度背 景噪声,正确检测率达 98% ,具有一定实用价值。

摘要:环境感知技术是智能汽车的关键技术之一,单独使用视觉传感器或激光雷达在目标检测和目标定位方面存在局限性。 本文在图像和激光雷达目标检测的基础上,提出了一种基于立体视觉与激光雷达的车辆目标外形位置融合算法。 首先,采用深 度学习方法对图像和点云数据进行目标检测,再通过基于目标三维点和目标种类的目标外形位置估计方法确定目标的外形和 位置,最后在数据关联后对同一时刻的图像目标及点云目标进行融合处理,获取目标的外形和位置。 在 KITTI 数据集以及实际 道路场景上验证了本文算法,实验结果表明,本文方法在检测精度上分别比 YOLOv3 网络、Point-GNN 网络提高了 5. 72% 和 1. 8% 。 另外,在 20 m 内目标外形及位置平均误差分别为 4. 34% 和 4. 52% 。

摘要:激光超声检测技术具有非接触、宽带宽和高分辨率的特点,针对常规超声对钢轨轨头内部核伤微小缺陷不敏感、定位定 量检测难的问题,本文基于激光超声体波散射和衍射原理,提出了模态转换反射波和衍射波飞行时间的缺陷定位定量检测计算 模型。 通过 COMSOL 仿真建立了超声体波与内部缺陷相互作用的二维有限元模型,分析了钢轨内部缺陷处超声体波波模式转 换状态,验证了定位及定量方法的可行性。 其次,搭建了固定扫查激光超声实验检测系统,对不同埋藏深度和不同直径的孔缺 陷进行 B 扫实验。 实验结果表明,激光超声检测技术能有效的检测钢轨内部微小孔缺陷,基于所提出的计算模型和检测方法, 对钢轨内部缺陷检测的定位相对误差在 6% 之内,定量相对误差在 9% 之内。

摘要:为实现管道中缺陷位置与尺寸的准确预测,在爆炸反射成像原理的基础上,提出了一种基于频率-波数的频域合成孔径 导波成像算法。 通过磁致伸缩方式在管道中激励出 T(0,1)模态导波,对采集到的回波信号做二维傅里叶变换并进行角谱运算 对频域内声场进行重构。 最后,对其进行反傅里叶变换后实现目标区域内的聚焦成像。 通过实验验证成像结果,同时与原始 B 扫结果进行了对比。 结果表明,所提算法有效抑制了旁瓣效应产生,使成像分辨率提高了约 30% ,定量误差缩减了 26. 1% ;同时 研究表明在缺陷轴向位置、深度及倾斜角度发生改变时,利用该算法实现缺陷图像重构后,其检测准确度只受缺陷周向范围的 绝对尺寸影响,对周向表面缺陷检测具体较高的灵敏度。

摘要:本文提出带集中式绕组可方便开合的新型探头设计,实现基于旋转电磁场涡流原理的管件外检测。 通过 COMSOL 有 限元模型研究了集中式绕组产生的旋转磁场特征及接收线圈参数对检测效果的影响,仿真结果表明集中式绕组可产生适于管 件外壁缺陷检测的旋转电磁场,匝数较多、紧贴管道外壁并位于激励线圈端部的圆形线圈可更好地实现畸变信号拾取。 构建了 外穿式集中绕组激励旋转电磁场涡流无损检测系统,实现了对 0. 5 mm 宽的周向与轴向裂纹检测,测试了系统对不同深度裂纹 的识别能力,并利用位于管道外壁 0 到 90°不同位置的裂纹验证了检测系统对裂纹周向定位能力,结果表明研发系统可进行任 意方向裂纹的检测和周向定位,为连续管等管状构件的外检测提供一种新的方法。

摘要:换流阀冷却系统中均压电极结垢检测是直流输电系统安全运行的必要保障。 当前人工筛查的检测方法,有较大的盲目 性且易造成系统漏水等故障。 因此提出基于超声导波回波特性的在线结垢检测方法。 选取频散小、传输距离长的 L(0,2)模态 导波作为激励信号,将电极结垢视为多孔介质并计算其特征参数,构建了流-固-声多物理场作用下的均压电极结垢检测模型, 确定了最佳超声激励频率并仿真研究了 0. 2~ 1. 0 mm 厚度水垢对声波信号的反射与吸收特征,分析了 L(0,2) 模态导波与水垢 交互过程中的模态转换过程,进而搭建实验系统,开展了水垢厚度为 0. 1 ~ 0. 8 mm 的实验验证工作。 实验结果表明,基于 L(0,2)超声导波回波特性的在线结垢检测精度达 0. 1 mm,为换流阀均压电极结垢检测提供了一种有效的方法。

摘要:为提高超声相干平面波复合(CPWC)成像质量,本文提出了基于环形统计矢量(CSV)的加权算法。 该算法以延时信号 相位为环形统计样本,通过样本平均合矢量建立反映相位分布一致性程度的相干因子。 进一步地,根据波束形成及相干因子构 建数量的不同,提出了全孔径环形统计矢量(tCSV)加权算法。 结果表明,相比于 CPWC,CSV 和 tCSV 的散射靶点分辨率和囊肿 的对比度分别提高了至少 23. 67% 和 27. 69% ,CNR 值降低至多 39. 37% 。 与相干因子(CF)和符号相干因子( SCF)相比,虽然 CSV 和 tCSV 算法在分辨率和对比度上最大分别比之减小约 12. 83% 和 88. 31% ,但抑制背景噪声和保留目标靶点回波幅值的能 力较强,且 CNR 值比之提高了约 20% ,其成像质量具有更好地鲁棒性。