基于改进半阈值算法的电容层析成像滑油监测方法研究

针对航空滑油检测过程中电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）存在的病态性和欠定性问题,将稀疏正则化中基于L1/2正则化的半阈值迭代算法应用到ECT图像重建,加入L2范数的惩罚项,构造新的泛函模型,并在迭代过程中设计一种新的约束项以优化解向量。仿真实验采用Comsol5.3搭建系统模型,Matlab2014a处理采集数据。实验结果表明,与Landweber迭代算法相比,改进算法成像误差降低37.33%,相关系数提升33.67%;与半阈值迭代算法相比,改进算法成像误差和相关系数分别降低12.31%和提升11.86%,图像误差降低至0.24、相关系数提升至0.92,且成像时间依然保持在0.06s。实际滑油监测的实验系统采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）直接数字频率生成模块生成数字量的正弦激励信号,通过D/A转化为正负交流信号对测量电极进行激励。实验结果表明,基于ECT系统的改进半阈值迭代算法可以满足航空发动机滑油监测的实时性和准确性的要求。     

优化Landweber迭代快速电磁层析成像图像重建算法

电磁层析成像(EMT)中灵敏度矩阵的病态性、不适定性导致重建图像质量较差。为了提高重建图像的质量与速度,提出了一种优化Landweber迭代快速图像重建算法。首先,对灵敏度矩阵作降维映射,去除灵敏度矩阵中的冗余信息,减少每次迭代的计算量。然后,利用人群搜索算法(SOA)优化降维后的灵敏度矩阵,降低灵敏度矩阵的条件数,改善其病态程度。最后,通过Landweber迭代算法和预处理后的灵敏度矩阵进行图像重建。仿真实验结果表明:相同实验条件下,相比于Landweber迭代算法,所提算法有效提高了成像质量,降低了成像运算量。      

基于改进联合稀疏电容层析成像算法滑油监测研究

由于电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)的"软场"特性,使其应用于航空发动机滑油管道监测时难以准确获得被测对象的位置和大小信息.针对图像重建过程中的病态问题,在对称交替乘子法(S-ADMM)算法基础上,提出一种采用L 2,1-范数作为核范数、(L 1-εL 2)范数...     

基于改进Split Bregman的电容层析成像滑油监测研究

针对电容层析成像（Electrical capacitance tomography,ECT）技术应用于滑油系统磨粒在线监测时,其图像重建过程中存在的不适定性问题,提出了一种基于迭代p阈值函数的Split Bregman（SB）图像重建算法。首先,建立基于SB算法的ECT图像重建模型。其次,建立基于L_p范数的SB模型。最后,为更方便求解L_p范数的阈值迭代形式,引入了p阈值函数。通过灵活选取p值,提高了SB算法的精度和适用性。仿真实验结果表明,与Landweber,Tikhonov正则化和SB算法相比,改进SB算法图像误差降低了约30%,相关系数高达0.96,成像速度与Landweber成像速度相近。实验结果表明,改进SB算法能够胜任滑油系统磨粒监测任务,并提高了成像质量。     

基于原始对偶内点法的EST图像重建

静电层析成像（EST）被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像（ECT）等相对成熟的电学成像（ET）技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇异值分解（SVD）处理灵敏度矩阵使其满足有限等距性质（RIP）,采用l₁范数正则化模型和原始对偶内点法（PDIPA）实现图像重建,并在迭代过程中针对荷电磨粒稀疏分布的特点,对图像向量中非零元素个数施加约束。仿真实验表明:该算法相对于基于"Circle of Appolonius"的反投影（BP）算法和Landweber迭代算法,明显改进了成像质量,对不同位置的单个电荷可准确重建;2个电荷距离不小于1 mm时可正确分辨电荷数目与位置;对10组随机分布的3个电荷模型进行测试,荷电磨粒数目监测的准确率约为80%。      

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

多激励频率模式的磁感应层析成像系统

磁感应层析成像(MIT)技术在生物医学检查与诊断中有很好的应用前景。为了实现MIT对生物组织特性信息的获取,设计了具有多激励频率模式的磁感应层析成像系统。系统采用电压激励与测量的工作模式,可选择100 k Hz~4 MHz范围内的单频、扫频和混频3种激励频率模式。系统包括激励源模块、传感器线圈阵列、数据采集和调理模块、数字解调模块,采用现场可编程门阵列(FPGA)控制多路复用器、程控放大器、模拟数字转换器等。经模拟实验测试,多激励频率模式系统所获得的测试数据具有较好的一致性,信噪比在46 d B以上,不同激励频率下采集的电压差数据可用于实现被测介质电导率分布的图像重建。     

基于混合神经网络模型的磨粒电荷检测方法研究

由于传统的滑油磨粒在线监测方法无法获取电荷分布位置信息,难以准确测量荷电颗粒数目及其携带的电荷量。为此,本文提出一种基于静电层析成像（Electrostatic tomography,EST）技术和深度学习算法的荷电颗粒检测方法。对EST传感器测量数据采用BP神经网络算法重建出测量截面上电荷的分布图像,采用卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）算法分析重建图像以识别荷电颗粒数目,将识别的颗粒数目和传感器测量数据组合成输入向量,通过1个多层前馈网络确定带电颗粒数目、感应电荷值与颗粒电荷量值之间的映射关系,得到准确的各颗粒的电荷量值。实验结果表明：混合神经网络模型对数据样本的测量误差为9%,可满足滑油监测对于准确性的要求。     

微小卫星液化推进剂气化过程可视化检测方法

微小卫星在科学研究、交通导航、自然灾害预报、城市规划、环境监测、国防安全等领域应用潜力巨大.然而,作为常用于微小卫星系统的液化气推进装置,其推进剂存在气化不完全问题,导致推进性能下降.为了有效控制气化过程,研究了基于电容层析成像(ECT)技术的液化推进剂气化过程可视化和气相含率检测方法.为了提高测量信噪比和降低加工难度...     

一种新型层析成像重建算法

针对直接反投影重建的伪迹现象,提出了一种新型射线反投影重建算法。该方法基于反投影数据的“求交”运算,不同于常规反投影相叠加方法,可以较好地克服图像部分伪迹。仿真结果证明了该方法的有效性。