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气液两相流下微弯型科氏质量流量计信号建模与误差修正

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摘要

第一章 绪论

1.1 课题提出的背景及意义

1.2 科氏质量流量计简介

1.2.1 科氏质量流量计工作原理

1.2.2 科氏质量流量计组成

1.2.3 科氏流量计的类型及特点

1.3 国内外研究现状

1.4 课题来源及研究内容

第二章 气液两相流实验

2.1 实验装置设计

2.1.1 实验装置结构及工作原理

2.1.2 关键器件选型或设计

2.1.3 装置精度和指标

2.2 气液两相流实验方案及实验结果

2.2.1 气液两相流实验方案

2.2.2 气液两相流实验结果

2.3 本章小结

第三章 微弯型科氏质量流量计信号建模

3.1 流量信号建模过程

3.1.1 过零检测方法

3.1.2 概率密度分析

3.1.3 ARMA模型

3.2 模型验证

3.3 模型分析

3.3.1 稳定分量分析

3.3.2 波动分量分析

3.4 本章小结

第四章 微弯型科氏质量流量计误差修正

4.1 BP神经网络建模

4.1.1 BP神经网络

4.1.2 BP神经网络网络训练

4.1.3 测量误差离线修正

4.2 三种神经网络比较

4.2.1 Elman神经网络

4.2.2 T-S模糊神经网络

4.2.3 三种网络复杂度和精度比较

4.3 本章小结

第五章 实时实现和实验验证

5.1 系统实时实现

5.1.1 系统硬件

5.1.2 系统软件

5.2 误差修正的实验验证

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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摘要

对能源的精确计量是提高能源使用效率的基础,而科氏质量流量计可以直接测量流体的质量流量且测量精度高,已经广泛地应用在各个需要对能源进行计量的场合,如石油、天然气、化工、制药等行业。当前,科氏质量流量计已经成功地应用于对连续、平稳的单相流的测量。但是,在科氏质量流量计的实际应用中,会出现对气液两相流进行测量的场合。科氏质量流量计(特别是微弯形科氏质量流量)测量气液两相流时会产生很大的测量误差,必须要对测量结果进行修正,否则测量结果没有实用意义。为此,本文从气液两相流实验、流量信号模型、测量误差模型以及测量误差的在线修正这四个方面展开了研究工作。
  为研究微弯形科氏质量流量计测量气液两相流的问题,先要进行气液两相流实验。为此,本文设计了科氏质量流量计多参数测试实验装置,并根据影响气液两相流测量的主要因素,制定了气液两相流实验方案,并用课题组研制的变送器匹配国产微弯型科氏流量传感器进行了气液两相流实验。实验结果表明,气液两相流下传感器输出信号波动十分剧烈,当水质量流量在30~100kg/min变化、密度降在0~30%变化时,气液两相流测量误差最大为-50%,并且测量误差表现为复杂的非线性和非单调性。
  为揭示气液两相流测量误差的来源,本文采用时间序列分的方法建立气液两相流下流量信号的数学模型。针对气液两相流实验过程中采集的科氏流量传感器输出信号,采用数字过零检测方法提取流量序列,通过概率密度分析流量序列的分布规律,通过相关分析方法得到流量序列的ARMA模型系数,最后得到流量信号的数学模型,并验证了数学模型的准确性。根据数学模型可知,流量信号由稳定分分量和波动分量组成。其中,稳定分量就是气液两相流下流量实际测量的均值,其与真实值间存在偏差是气液两相流测量误差的来源。
  由于气液两相流测量误差的表现出复杂的非线性,很难从机理方面对测量误差进行修正,本文采用人工神经网络对气液两相流测量误差进行建模,得到测量误差模型,并对气液两相流测量误差进行离线修正。通过综合比较不同网络的性能,选择了BP神经网络对测量误差进行建模。将误差模型加入到变送器程序中,选择与建模时不同的流量点,重新进行气液两相流实验。实验结果表明,当水质量流量从35~95kg/min变化、密度降达到30%时,经过在线修正,气液两相流测量误差从最大-50%减小到基本处于±5%以内,取得了良好的修正效果。

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