基于电容层析成像（ECT）系统的流型辨识
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·多相流检测的基本概念 | 第11-12页 |
| ·多相流系统的工业应用背景 | 第12页 |
| ·过程层析成像技术 | 第12-14页 |
| ·本文主要工作及意义 | 第14-15页 |
| 2 电容层析成像技术及流型辨识现状综述 | 第15-25页 |
| ·电容层析成像系统基本原理及组成 | 第15-16页 |
| ·电容层析成像的发展现状及目前存在的问题 | 第16页 |
| ·ECT实验系统简介 | 第16-23页 |
| ·电容传感器 | 第18-20页 |
| ·数据采集系统 | 第20-23页 |
| ·流型辨识的应用和发展现状 | 第23-25页 |
| 3 下位机软件设计 | 第25-37页 |
| ·单片机控制过程中解决的问题 | 第25-31页 |
| ·主程序 | 第31-32页 |
| ·耦合电容测量程序 | 第32-34页 |
| ·静态电容标定模块 | 第34页 |
| ·实时数据采集模块 | 第34-35页 |
| ·通信程序设计 | 第35-37页 |
| 4 流型辨识的方法 | 第37-45页 |
| ·传统的流型辨识法 | 第38-39页 |
| ·基于ECT系统的流型辨识法 | 第39-43页 |
| ·最近邻、K近邻辨识法 | 第39-40页 |
| ·神经网络法 | 第40-42页 |
| ·特征提取法 | 第42-43页 |
| ·几种方法的比较 | 第43-45页 |
| 5 流型的特征参数分析 | 第45-54页 |
| ·有限元仿真分析的必要性 | 第45-46页 |
| ·ECT系统的物理模型 | 第46-48页 |
| ·数据的归一化 | 第48-50页 |
| ·并行归一化法 | 第48-49页 |
| ·串行归一化法 | 第49-50页 |
| ·流型的特征分析 | 第50-54页 |
| ·特征参数的定义 | 第50-51页 |
| ·流型特征分析 | 第51-54页 |
| 6 基于特征提取的神经网络流型辨识及流型可视化 | 第54-71页 |
| ·神经网络概述 | 第54-56页 |
| ·神经网络运用于流型辨识的几点分析 | 第56-57页 |
| ·基于特征提取的竞争型神经网络流型辨识法 | 第57-62页 |
| ·竞争型神经网络的学习方法 | 第57-59页 |
| ·基于特征提取的竞争网络辨识 | 第59-61页 |
| ·直接数据输入的竞争型神经网络辨识 | 第61-62页 |
| ·基于特征提取的BP网络流型辨识法 | 第62-66页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第62-64页 |
| ·基于特征参数的BP网络辨识 | 第64-65页 |
| ·数据直接输入的BP网络流型辨识 | 第65-66页 |
| ·竞争网络与BP网络的比较 | 第66-68页 |
| ·基于ECT系统的流型可视化 | 第68-71页 |
| 7 实验结果及分析 | 第71-75页 |
| ·静态电容和耦合电容的标定实验 | 第71-72页 |
| ·8种流型的测试实验 | 第72页 |
| ·基于特征提取的神经网络对实测数据的辨识 | 第72-74页 |
| ·不同网络对介质的依赖性问题 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 在学研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
