用于气固流化床流型辨识的信度函数构造

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1、第25卷第4期增刊仪器仪表学报2004年8月用于气固流化床流型辨识的信度函数构造李强伟冀海峰黄志尧李海青(浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室杭州310027)摘要基于数据融合技术,针对两相流流型辨识,采用了一种新的函数构造方法,并在气固流化床系统中进行了验证,实验结果表明所采用的信度函数构造方法是有效的。关键词两信度函数二气固流化床、kbConstructionofBeliefFunctionForIdentificationofFlowRegimeofGas-solidFluidizedBedLiQiangweiJiH

2、aifengHuangZhiyaoLiHaiging(NationalLaboratoryofIndustrialControlTechnology,刀‘户artmentofControlScienceandEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)AbstractBasedondatafusiontechnique,anewmethodforconstructingbelieffunctionisadoptedforflowregimeidentification

3、oftwo-phaseflow,andtestifiedinthegas-solidfluidizedbedsystem.Researchresultsshowthattheadoptedmethodiseffective.KeywordsFlowregimeBelieffunctionGas-solidfluidizedbedFractal假设的一个有限集合。按传统方法可以把0的幂集表1引言示为2.,O的幂集构成了命题集合,函数m:2.-[0,1]在满足下列条件时:两相流系统中很多参数的测量往往依赖于流型的(1)不可能事件基

4、本概率为。,即m(0)=0;辨识,因而两相流流型的辨识一直是两相流参数测量(2)艺m(A)一1,即2.中全部元素的基本概率之A仁0的重要研究方向[U7和为10很多研究者基于各种机理和数学工具提出不同的m(A)称为A的基本概率赋值。流型辨识方法,信息融合技术是其中一个有效工具,这设m、和m2是相应的基本概率分配函数,其合成里采用经典的证据理论。但是证据理论中基本概率赋后的基本概率赋值为m=m1om2,称为m,和m2的直值函数的确定对于不同的解决对象存在着不确定性。和。又设:笔者采用信度函数来作为流型辨识的基本概率赋值函K一习m,

5、(A;)m2(B)数,为信息融合在多相流领域的应用提供了有益的参考。则D-S合成规则定义如下‘

6、

7、

8、艺ml(A;)m2(B)·--少A护巾入2信度函数构造m(A)

9、1一K

10、

11、A=巾L2.1多传感器数据融合方法其中:K称为冲突程度系数,若KzA1,则合成规则确定经典的D-S证据理论,能够有效合成多个传感一个基本概率赋值,若K=1,则认为m,.MZ矛盾,不器提供的证据。能对基本概率赋值进行合成。设8是表示关于命题的相互独立的可能答案或2.2信度函数[Cz]第4期增刊用于气固流化床流型辨识的信度函数构造设待辨识框架e,0中有N种相互

12、独立的辨识元3实验验证素A,9A2,...,AN,在确定辨识框架以后,有M个传感器进行监测。根据传感器提供的信息产生基本概率赋3.1实验装置值函数,是辨识的关键。实验装置如图1所示。流化床主体是由两段设T;=[t=t2I**t.]T,j=1,2,...,N,表示第j种辨0110mmX5,高度为800mm的有机玻璃制成,上面加识元素的特征向量,设Si-CS,7S27***'S=]T,1-172,"'7(D210mmX5,高度为350mm的扩大段。分布板为筛孔M,表示第i个传感器给出的特征向量,如果S。与T;的有机玻璃板,孔径为1

13、.5mm,开孔率为1写。流化床的相关程度最大,认为S应该将最大基本概率分配赋为聚乙烯颗粒,流化介质为空气。实验中,压力信号的给第!辨识元素,即按照相关度的大小分配基本概率。采样频率设为200Hz。电容层析成像传感器数据采集这样就可以根据各传感器给出的特征描述来确定各辨速度可达300帧/秒。识元素的基本概率分配。基于此和定义的特征向量,用距离测度来定义相关度大小:di,一(Si,T;)一[YlISik一T;k“〕‘/“其中:Sik是向量Si的第k个特征值,T;、是向量T;的第k个特征值,a是常数。这里取a=1,上式就得各传感器输

14、出信息与各辨识元素之间的相关距离矩阵:两阿d,2D一一11.呱dz2d.2相关距离矩阵的行向量D:表示的是第i个传感器图1实验装置示意图给出的与各个辨识元素的相关度大小,距离越小,相关1空压机2缓冲罐3涡轮流量计4流化床度越大,可信度越大,反之可信度越小,因此定义如下5分布板

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