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基于Elman网络温度预测模型的差压气密性检测方法研究

发布时间:2017-05-05 23:03

  本文关键词:基于Elman网络温度预测模型的差压气密性检测方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:因为密闭容器的使用越来越广泛,所以气密检测技术越来越受到国内外企业和研究所的关注。在众多检测法中,差压检测法因其据有较高的检测精度、使用方便而得到了较快的发展。但随着相关研究的深入,发现作为压力法检测介质的气体易受外界环境的影响,导致本身性质发生改变从而影响检测结果,其中温度变化造成的影响是比较严重的。在此背景之下,结合试验现场情况,本课题提出了一种基于温度预测模型的差压泄漏检测法,并对该方法进行了理论分析和实验研究。本课题主要从以下几个方面展开了工作:(1)通过对目前比较常用的几种检测方法的分析比较,根据检测结果的影响因素和解决方法,确定了本课题的研究思路。通过理论公式推导,证明了检测过程中温度变化对检测结果的影响,得到了带温度补偿的泄漏量计算方程。通过数值仿真法证明了影响腔内温度的主要因素包括检测压力、漏孔、容器容积等。结果表明,容器容积、漏孔和检测压力越大,两腔内温度差就越大,对检测结果影响越大。(2)根据试验检测方案的分析,完成了气密性检测系统的硬件设计和软件设计:硬件系统包括检测流程控制、数据采集,电气路元件的选型;系统软件以Lab VIEW为编程环境,实现参数配置、性能检测、信号处理、数据采集和管理等功能。(3)对搭建的检测平台进行设备重复性和准确度评定,在符合评定要求的实验平台上进行试验获得实验数据。综合考虑检测过程中容器内温度的影响因素,完成了基于Elman网络的温度预测模型的设计、训练和验证。通过与BP网络的预测结果的对比及多种情况下预测值与标准值的对比,证明了Elman网络在动态问题的预测上效果较好。通过利用预测值进行温度补偿后的泄漏量与标准泄漏量的对比,证明了该方法在实际检测中提高检测精度的可行性。利用该方法进行多次气密性检测试验,利用温度预测值进行泄漏量的温度补偿,使得检测结果的相对误差降低到了2.52%,证明温度预测在提高气密性检测精度上的有效性。
【关键词】:差压检漏 神经网络 仿真分析 虚拟仪器
【学位授予单位】:中国计量学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TB42;TP183
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • abstract7-14
  • 1 绪论14-20
  • 1.1 课题研究背景及意义14-15
  • 1.2 气密检测研究现状15-18
  • 1.3 研究内容18-19
  • 1.4 本章小结19-20
  • 2 差压检测法原理分析和仿真研究20-42
  • 2.1 差压检测法20-24
  • 2.1.1 差压检测法原理及结构分析20-21
  • 2.1.2 温度对检测的影响分析21-23
  • 2.1.3 泄漏量的推导计算23-24
  • 2.2 差压检测法仿真分析24-34
  • 2.2.1 充气过程仿真分析24-29
  • 2.2.2 检测过程仿真分析29-34
  • 2.3 系统硬件结构设计34-41
  • 2.3.1 气路系统设计35-37
  • 2.3.2 硬件设备选型37-38
  • 2.3.3 信号采集系统38-41
  • 2.4 本章小结41-42
  • 3 基于人工神经网络的温度预测42-53
  • 3.1 神经网络概述42-43
  • 3.2 Elman网络结构与算法43-45
  • 3.3 Elman预测网络模型的建立45-49
  • 3.3.1 预测流程45
  • 3.3.2 输入、输出矩阵的建立45-47
  • 3.3.3 隐含层设计47-48
  • 3.3.4 网络参数设计48-49
  • 3.4 网络的应用49-52
  • 3.5 本章小结52-53
  • 4 检测平台软件系统的设计53-63
  • 4.1 软件系统结构设计53
  • 4.2 系统软件总体架构设计53-56
  • 4.3 软件功能模块的设计与实现56-62
  • 4.3.1 软件主界面56-57
  • 4.3.2 参数设置模块57-58
  • 4.3.3 数据采集与处理模块58-60
  • 4.3.4 信号处理与转换60-61
  • 4.3.5 数据保存模块61-62
  • 4.4 本章小结62-63
  • 5 试验结果及系统评定63-78
  • 5.1 传感器标定63-65
  • 5.2 检测系统性能评定65-71
  • 5.2.1 检测设备评定指标65-66
  • 5.2.2 评定结果及分析66-71
  • 5.3 基于Elman网络温度预测的气密性检测试验71-77
  • 5.3.1 基于Elman网络的温度预测模型71
  • 5.3.2 温度预测模型应用分析71-77
  • 5.4 本章小结77-78
  • 6 总结与展望78-80
  • 6.1 全文总结78
  • 6.2 展望78-80
  • 参考文献80-83
  • 附录 装置实物图83-85
  • 作者简介85

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