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基于电容数字转换技术的ECT系统研究
作 者: 陈万喜
导 师: 陈立军
学 校: 东北电力大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 电容层析成像 电容敏感场 优化设计 图像重建
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2014年
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内容摘要
电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)是一种新的计算机成像技术,发展于上世纪80年代,其主要是通过测量管道表面外围电极之间的电容值来计算物体内部介电常数的空间分布,以此来获取截面相分布的一种可视化信息的方法,主要用于工业管道内的两相流检测。与其它技术相比,由于其具有适用范围广、非侵入性、安全性能好等优点,在两相流参数可视化检测应用中是一种非常有发展潜力的技术,因此完善和发展ECT技术是一项很有意义的研究工作。本文对ECT系统的场域分布模型、电场特性、传感器电极结构参数优化设计、图像重建算法等关键技术问题进行了深入研究。本文的主要工作如下:1.从理论上分析ECT技术的工作原理,建立了ECT系统敏感场数学模型。此模型作为该系统其他研究工作的理论基础。2.通过硬件电路的设计,对实体管道模型的电容信息进行了检测,为后续的成像工作提供了相应的电容数据。3.分析了ECT敏感场的“软场”特性,并运用有限元分析软件ANSYS对ECT电容传感器的敏感场进行了模拟仿真。通过仿真分析,得到了电容传感器的电场力矢量分布图以及节点电位等值云分布图,提出了一种新的基于正灵敏度归一化混合模型来提高图像的质量。4.对ECT系统电容传感器敏感场的灵敏度分布进行了的研究,不同电极覆盖率及屏蔽电极与电极外表面距离对电容层析成像系统电容值及敏感区域的影响,提出敏感阵列电极设计优化指标,通过仿真选取合适的优化结构参数,提高敏感场的均匀性和灵敏度,降低电路设计的难度,完善了电容传感器设计理论。5.针对电容层析成像图像重构问题的软场特性,以电容层析成系统基本原理的为基础,通过对比了LBP算法、Tikhonov算法以及改进的Landweber算法的图像重建结果,来选取图像重建的最终算法。
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全文目录
摘要 6-8 Abstract 8-12 第1章 绪论 12-19 1.1 课题研究背景及意义 12-13 1.2 国内外研究现状 13-14 1.3 两相流参数检测的发展 14-15 1.4 ECT 的发展简介 15-18 1.4.1 过程层析成像技术简介 15-17 1.4.2 电容层析成像技术 17-18 1.5 本文主要内容 18-19 第2章 电容层析成像技术的成像原理 19-25 2.1 电容层析成像系统的组成结构 19-22 2.1.1 电容传感器 20-21 2.1.2 数据采集与信号处理 21 2.1.3 成像系统简介 21-22 2.2 电容层析成像敏感场的数学描述 22 2.3 电容层析成像的正问题与逆问题 22-24 2.3.1 ECT 正问题的求解 23-24 2.3.2 ECT 电容值的计算 24 2.4 本章小结 24-25 第3章 微小电容检测以及评估板的研究 25-33 3.1 评估板 EVAL 的性能 25 3.2 评估板的原理结构分析 25-27 3.3 评估板微小电容的测量 27-29 3.4 切换电路 29-31 3.4.1 HCT4053 简介 29-30 3.4.2 切换电路设计 30-31 3.5 运算放大器 MAX412 31 3.6 实际的测量电路图 31-32 3.7 本章小结 32-33 第4章 ECT 系统管道截面的仿真 33-45 4.1 ANSYS 有限元法分析 33-35 4.1.1 有限元简介 33 4.1.2 有限元剖分 33-35 4.2 ECT 系统传感器电极的仿真 35-39 4.2.1 ANSYS 简介 35 4.2.2 ANSYS 仿真分析 35-37 4.2.3 仿真结果分析 37-39 4.3 场域的灵敏度值计算以及可视化显示 39-43 4.4 本章小结 43-45 第5章 电容传感器的优化设计 45-54 5.1 电容传感器优化设计的意义 45 5.2 结构参数对传感器性能的影响 45-46 5.3 传感器参数优化目标的选取 46-47 5.4 ECT 系统结构参数的选取 47-51 5.4.1 传感器等势线的分布 47-49 5.4.2 电极覆盖率对固有电容的影响 49 5.4.3 屏蔽电极对固有电容的影响 49-50 5.4.4 P 值大小的比较 50-51 5.5 实验结论分析 51-53 5.6 本章小结 53-54 第6章 ECT 系统的图像重建算法研究 54-63 6.1 ECT 系统常用的图像重建算法 54-56 6.1.1 线性反投影法简介 54-55 6.1.2 正则化算法 55 6.1.3 迭代算法 55-56 6.2 改进的 Landweber 算法 56-60 6.2.1 Landweber 迭代算法简介 56-57 6.2.2 Landweber 迭代算法改进 57-58 6.2.3 仿真与实验结果分析 58-60 6.3 三种算法的实验结果对比 60-61 6.4 本章小结 61-63 结论 63-65 参考文献 65-70 攻读学位期间所取得的科研成果 70-71 致谢 71
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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