基于Kalman滤波的ECT图像重建算法.pdf

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1、128传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第8期DOI：10．13873／J．1000--9787(2015)08-0128-03基于Kalman滤波的ECT图像重建算法李佳，张立峰，田沛(华北电力大学自动化系，河北保定071003)摘要：由于测量环境等因素的影响，实测数据往往带有噪声。为此，应用Kalman滤波算法进行电容层析成像(ECT)系统图像重建，在归一化电容值中加入不同程度的噪声信号，利用噪声的统计特性进行测量值滤波

2、，最终得到图像灰度值。在三种流型下与Landweber迭代算法进行了仿真比较，并在ECT实验装置上进行了静态实验。仿真与实验结果表明：Kalman滤波去噪效果优于Landweber迭代算法。关键词：电容层析成像；图像重建；Kalman滤波中图分类号：TP317．4文献标识码：A文章编号：1000--9787(2015)08-0128-03ECTimagereconstructionalgorithmbasedonKalmanfilteringLIJia，ZHANGLi—feng，TIANPei(D

3、epartmentofAutomation，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China)Abstract：Duetoinflueneeofenvironmentalfactors，measurementdatasoftencontainnoise．Forthis，Kalmanfilteringalgorithmisappliedinelectricalcapacitancetomography(ECT)toreconstructima

4、ge，addnoisesignalsofdifferentdegreeinthenormalizedcapacitancevalue，measuredvaluefilteringiscarriedoutusingstatisticalprope~iesofnoise，andobtainimagegrayvaluefinally．ThreeflowpatternsareselectedforsimulationexperimentsandcomparedwithLandweberalgorithm，

5、andstaticexperimentiscarriedoutusingECTdevice．SimulationandexperimentalresultsshowthatthedenoisingeffectofKalmanfilteringisbetterthanLandweberalgorithm．Keywords：electricalcapacitancetomography(ECT)；imagereconstruction；Kalmanfiltering0引言计算机。两相流或多相流广泛存在

6、于化工、石油、电力等行业，图像显示精确检测出两相流或多相流的各相分布信息对生产过程的安全、经济、高效地运行具有重要意义。电容层析成像(electricalcapacitancetomography，ECT)传感器技术基于电磁场敏感机理，利用重建算法实现对管道内部介质分布的二维或三维成像，在两相流或多相流的测量领图112电极ECT系统结构图域有一定应用J。使用ECT技术在现场进行测量时，测Fig1Structurechartof12electrodes-ECTsystem量数据往往会携带噪声，降低了

7、成像精度。本文对KalmanECT系统通过均匀安装在绝缘管壁外的阵列电容传感滤波的去噪效果进行研究，对三种流型在不同程度噪声下器获得管内的物场信息，数据采集系统接收传感器的测量进行仿真，同时进行静态实验数据并传递给计算机，通过重建算法进行图像重建和显示。1ECT测量原理由于ECT为静电场模型，场域中不存在自由电荷，可ECT利用管内不同相介质通常具有不同的介电常数，以用麦克斯韦方程来表示通过阵列电极的电容变化，反映管内相分布的变化，使用重V(8(，Y)E(，Y))=0，(1)建算法构造管道中的相分布

8、图像。ECT系统如图l所示，式中6(x，Y)为被测截面介电常数分布，E(，Y)为电场强主要由三部分构成：阵列电容传感器、数据采集系统和成像度分布。将式(1)简化，并进行线性化可得到离散模型收稿日期：2015--05-27基金项目：国家自然科学基金资助项目(51306058)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014MS142)