电学检测的数据融合技术研究

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时间:2018-09-04

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1、⑩毛¥太¥'TIANJINUNIVERSiTY中国第—所现代大学FOUNDEDIN1895博士学位论文MW————――1—级学科控制工程:学科专业:模式识别与智能系统作者姓名:黄晓光指导教师:岳士弘教授一天津大学研究生院2017年4月摘要随着科学技术的发展和人类社会的进步,许多应用领域都对检测技术提出了更高要求。基于电学的检测技术由于其非侵入性、实时性和经济性等优势已成为当前检测技术的研究热点和主要发展方向。电学层析成像(ElectricalTomography)

2、和电磁流量检测(ElectromagneticFlowDetection)是基于电学检测技术的两个重要的研究领域,已经在工业检测、地球物理和生物检测等领域得到广泛应用。然而,电学层析成像技术受制于两个固有的问题:“欠定问题”和“软场效应”,可视化重建检测目标的图像分辨率十分有限,并进一步限制了三维重建图像的效果。另一方面,虽然已有的电磁流量计技术在机理模型和工艺上比较成熟,但在复杂工业应用中常受到电源获取、电能质量和恶劣电磁噪声环境的限制,经常需要通过电池供电,由此使得减少测量功耗、抑制测量干扰、稳定测量质量、提高测量精

3、度具有重要的实践意义。针对以上问题,本文主要做了以下几个方面的工作:1)对于电学层析成像的“欠定问题”和“软场效应”导致的图像分辨率不高和重建效果不稳定的问题,本文充分分析不同激励模式的特征,通过数据融合技术挖掘被测数据在测量模型中的深层耦合关系来提高重建效果。特别针对现有16电极的ET系统有八种不同激励模式的特点,充分利用多种激励模式的信息互补性进行融合,从而提高二维电学层析的图像重建效果。2)针对电学层析成像的三维重建问题,引入计算机断层成像中常用的体绘制算法,并对二维切片通过快速模糊C均值算法进行聚类分析,采用聚类

4、有效性指标得到最优的二维切片,据此实现快速和最优的三维重建。对常见的柱状模型和气泡模型进行了三维重建的实验验证,表明该方法在电学层析成像的三维重建中效果良好,也能进一步提高CT三维重建的效果。3)低功耗、便携式流量计是电磁流量计的发展方向,本文以减少测量功耗为基本要求,以间隔测量为基础,对该场景下的流量检测技术进行了分析和研究。结合流量预测的思想,提出了卡尔曼滤波预测,马尔科夫预测等预测模型,并使用模糊积分对预测结果进行融合,通过流量预测仿真和实际预测结果的对比分析,验证了流量检测精度的提高。关键词:电学层析成像;数据融

5、合;三维重建;聚类算法;电磁流量计;模糊测度;Choquet积分;IABSTRACTWiththedevelopmentofscienceandtechnologyinhumanworld,higherleveldetectiontechnologyisrequiredbymedicalandindustrialapplications.Itisaresearchhotspotandamaindirectionofsoftdetectionwhichreconstructstheunmeasurablevariables

6、accordingtothemechanism-empiricalcompositemodelingthroughtheindirectsensing.Thetwomostimportantapplicationofsoftdection,withthebackgroundofmedicalimagingandindustrialprocesscontrol,areimagingandflowdetection,whichbelongtothebasictechnologys.Andtheimprovementsofth

7、eirperformancearesignificant.Electricaltomographyandelectromagneticflowdetectionareproposedforthesebackgroundsrepectivelywithhighresearchvalue.Becauseoftherestrictionfromunderdeterminedproblemandsoftfieldeffect,itisdifficulttoobtaineffectiveandstable2Dimagerecons

8、tructioneffectbyordinaryimagereconstructionalgorithm.Thenthereconstructionof3Delectrictomographyimageisnoteffective.Electromagneticflowmetertechnologyhasbeenma

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