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《浙江大学》 2016年
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多声道超声波流量计算与流场剖面识别智能算法

秦龙辉  
【摘要】:作为一种洁净能源,天然气的开发利用对缓解能源危机、应对气候变化、促进可持续发展具有重要意义。近年来,世界各国都在大力发展天然气产业,天然气占全球一次能源消费总量的比重也在逐步上升。我国是一个能源消耗大国,能源结构的战略性调整,以及"西气东输"、"川气东送"、"海气登陆"等重大工程的实施,加快了天然气管网的建设,推进了天然气产业的发展。然而,作为天然气管网的基础传感部件,高性能流量计的发展却相对滞后。目前,我国的天然气计量领域长期被国外产品垄断,不仅给我国流量计量行业带来巨大冲击,而且严重危及国家能源信息安全。因此,开发具有我国自主知识产权的高精度气体流量计己迫在眉睫。本论文以广泛应用于天然气计量的超声波流量计作为研究对象,针对影响其计量精度的关键因素——流量计算算法进行研究,并通过对不同流场中的剖面进行识别,提高气体超声波流量计在多种复杂工况下的计量精度。在流量计算算法中,传统的超声波流量计大多采用基于高斯正交积分的权重系数法,其中精度最高、使用广泛的为Gauss-Jacobi法和OWICS法。该类算法计算简便、适用范围广,但由于源于理想流场剖面的假设、权重系数固定、只适用于特定声道等原因,造成超声波流量计在复杂流场下计量精度低、安装要求高、且易受流场类型影响的现状。在使用过程中,往往需要加装整流器等流场调制装置,且对前后直管段长度有严格要求。近几年,有学者提出将神经网络等智能算法应用于超声波流量计算,根据不同流场自适应地调节声道的权重系数,取得了较好的效果。因此,智能流量计算被认为是未来多声道超声波流量测量的重要发展趋势。然而,现有神经网络等智能算法应用于超声波流量计时还存在三大问题:1)精度仍不够高。虽然相比于传统高斯法,神经网络在精度上已经有较大提升,但由于参数较多,且对网络精度影响大,多数情况下网络的泛化能力得不到充分发挥。2)设计过程复杂。智能网络的结构和内部参数需要人为确定,但缺少统一标准,只能依赖设计者经验或反复尝试确定。3)难以应用于未知工况。一种神经网络只能应用于一种训练过的工况,而实际使用中的流场多种多样,大量的训练又面临着应用时无法确定未知工况属于哪种流场的问题。本文针对这三大问题开展研究工作,分别提出了相应的创新解决方法:1)提出利用遗传算法对神经网络进行优化,确定最优的网络结构和参数,充分发挥网络泛化能力,提高流量计算精度;2)引入近几年新提出的极限学习机(ELM)算法,解析计算出输出层权值等参数,减少训练时间,简化设计过程,解除智能算法在超声波流量计算中应用时的诸多限制;3)提出基于多级支持向量机的流场剖面识别智能算法,间接实现流场可视化的同时,对未知工况进行流场剖面自动识别,方便智能网络的应用。最后,基于由四声道气体超声波流量计搭建的实验平台,对该优化算法、极限学习机和剖面识别算法进行了综合应用与实验验证。结果表明,相比较于传统方法,本论文提出的流量计算与剖面识别算法具有明显优势。论文的主要研究内容如下:1)基于遗传算法优化的高精度流量计算神经网络针对传统神经网络应用于超声波流量计算时存在的诸多问题,利用遗传算法的最优搜索能力,寻找具体流场状况下的最佳神经网络结构和训练方法,并对网络参数进行优化。再利用优化后的神经网络对超声波流量计在具体流场状态下进行训练。训练后的网络将包含各个声道速度与最终流量之间的映射关系,以及被测流体内部的流场信息。应用于超声波流量计时,可取得较高的流量计算精度。同时,可以解决传统神经网络应用时存在的易陷入局部极小值、网络结构难以确定、精度依赖于设计者经验等问题。2)基于极限学习机的神经网络优化算法不同于传统误差反传算法(BP),极限学习机算法(ELM)主要针对单隐含层神经网络,输入层权重与阈值随机产生,而输出层权值通过解析计算得到。将该方法应用于多声道超声波流量计的流量计算,具有多方面优势:第一,解决传统神经网络训练时,由于使用误差反传、反复迭代算法而造成训练过程缓慢的问题。第二,解决传统神经网络和支持向量机的多参数确定问题,简化设计过程。传统神经网络对学习率、训练函数等参数较为敏感,支持向量机核函数及参数的选择,也缺乏统一的准则,只能凭借经验、实验对比、或交互校验等方式确定。极限学习机需要确定的参数只有一个,即隐含层神经元数,因此大大简化了设计过程。第三,提高流量计算精度。该方法避免了参数配置不当引起的网络精度下降,而且可以降低网络陷入局部极小值的风险。因此,利用极限学习机可以提高神经网络的效率和精度,促进神经网络方法在超声波流量计中的应用。3)超声波流量计流场识别智能算法鉴于目前的神经网络难以应用于未知流场类型,本论文提出了一套基于多级支持向量机的流场剖面智能识别算法,通过测量到的多声道速度,对不同管型、安装位置和角度的流场进行自动识别,获得被测流场信息,间接实现流场可视化。与1)和2)中的两种优化算法相结合,在极大提高流量计算精度的同时,能额外提供流场监测、实时诊断等功能。4)智能算法在超声波流量计量中的实验验证基于气体超声波流量计和音速喷嘴流量标准装置,搭建了气体流量计量的实验平台,对以上三种算法的效果进行了实验验证。通过几种算法的结合,构成一个同时具有流量计算和流场剖面识别功能的智能超声波流量计算系统。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18

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