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电容层析成像系统关键技术研究

李岩  
【摘要】:电容层析成像技术是基于电容敏感机理的过程成像技术,以其非辐射、非侵入、响应速度快、结构简单、成本低、适用范围广、安全性能好等优点,成为目前过程层析成像技术发展的主流和研究热点,具有广泛的工业应用前景。本文针对传感器敏感场分布、传感器结构参数优化设计、图像重建算法、算法的硬件实现和数字系统设计等关键技术问题进行了较全面深入的研究。 首先,本文深入研究电容层析成像(Electrical Capacitance Topography, ECT)系统的技术特点和系统组成,从理论上分析ECT系统的工作原理,采用有限元方法对系统进行建模与分析,并分别采用Matlab和ANSYS软件编程获得各种结构参数的计算机仿真实验数据,计算得到敏感场分布,并分析各种结构参数对电容传感器性能的影响。在此基础上,提出一种改进的混沌搜索算法与粒子群算法相结合的全局搜索算法,得到了一组最优的传感器结构参数,提高了敏感场的灵敏度和均匀性,使传感器性能得到明显的改善。 其次,对目前存在的几种典型重建算法进行了深入研究,针对ECT系统的软场特性和成像稳定性差的问题,提出了将切比雪夫多项式应用到图像重建算法,算法首先采用改进的K-means算法对大规模训练样本集进行聚类,提取特征性样本,加入到训练样本集中,大大降低了训练样本规模,然后通过单极性S函数进行样本输入区间调整,将切比雪夫多项式作为隐层激励函数,并采用Delta规则进行权值调整。结果表明该算法简单、速度快和成像质量稳定性高。 针对重建算法的欠定性问题,提出了一种新型的基于类支集的图像重建算法(New Supported Set of Types Neural Network Algorithm,NSSN),引入类支集函数作为隐层激励函数,使隐层输出矩阵严格对角占优,增强网络的抗干扰能力,通过设定隐层神经元个数等于输入样本个数,从而使包含从隐层到输出层待求权值的线性方程组是良态的,有唯一解。根据敏感场分布将整个网络划分为六个子网络,降低了网络规模,在算法的训练速度和成像质量等方面都有显著的提高,特别是在流型辨识上,有明显的提高。 再次,针对非线性不可分样本分类问题,研究和分析了一种C-支持向量机(Support Vector Machine,SVM)重建算法,并采用预取边界向量的方法对其改进,降低了训练样本的规模,提出了一种易于硬件实现的基于C-SVM非固定偏置硬件算法,采用串行计算-并行传输模式在FPGA上实现,大大提高了图像的重建速度。 最后,设计了一种ECT数字系统,在分析了数字处理各部分对系统响应时间影响程度基础上,为了提高系统的实时性能和数据的远程快速传输能力,将图像重建算法、任务调度算法和中断堆栈管理等由FPGA硬件实现,并给出了软件调用硬件函数的接口方法和网络通信程序,减少了系统调用的执行时间、提高了处理器执行效率。另外,利用ANSYS编程语言和C语言实现了本文提出的方法和算法,具有传感器建模、自动剖分、电容及敏感场分布自动计算、结构参数优化和多种图象重建等功能。


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