速度-高度-神经网络优化算法在水库用水计量中的应用

发布时间：2017-11-18 13:07

  本文关键词：速度-高度-神经网络优化算法在水库用水计量中的应用

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【摘要】：针对大口径非满圆型管超声波流量计量中存在精度差的问题,基于现有理论算法,提出了一种速度—高度—神经网络优化算法。首先通过多声路超声波流量计测量出圆形管道各层声路上的流速,然后通过液位计测得非满圆形管流态下的液位高度,再采用神经网络算法建立一个三层的BP神经网络,结合测得的流速、高度信息,计算出当前的流量,同时还通过高斯-雅可比数值算法确定了声路的数目及高度。仿真结果表明,该算法提高了大口径非满圆形管工况下用水测量精度。
【作者单位】： 北方工业大学机械与材料工程学院;北京声迅电子股份有限公司;
【基金】：长城学者后备人才培养计划(XN130)
【分类号】：TV697;TV213.4
【正文快照】： 1 引言 大口径非满管流量的计量是水库用水系统的一个重要环节,目前关于非满管流量计量的研究以电磁流量计和超声流量计为主,其中电磁流量计的研究较为成熟。卫开夏[1]在非满管电磁流量计液位测量的基础上,提出了一种长弧形电极液位测量方法,该方法对污水排放等非满管流量的

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本文编号：1199873