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    超聲波熱能流量表的作用是什么
    發布時間:2021-11-14 07:55:00

    熱能流量計廣泛應用于冶金、化工、輕工業等國民經濟基礎行業,對國民經濟發展有重要支撐作用。隨著企業生產規模不斷擴大,生產系統結構越來越復雜,為保證工業生產安全運行,需要對關鍵生產參數進行實時監控和測量。此外,隨著國家節能減排政策的出臺,企業對能源綜合利用、余熱回收計量也提出了更高要求。但受工業現場環境惡劣、生產工藝結構復雜,以及多通道、流量不穩定等因素影響,熱能流量計難以準確測量,無法實現工業過程的穩定控制和及時優化。因此,研究流量計高精度補償方法,對企業實現智能制造和降本增效具有積極作用。

    目前,在工業生產中大多仍采用結構簡單的傳統機械式儀表,而機械磨損會導致其精度下降、維護成本升高、使用壽命縮短等問題。近年來,隨著人工智能、智能儀器儀表等新興技術的不斷發展,超聲波熱能表、渦輪熱能表、渦街熱能表等先進傳感器在制造業中獲得了成功推廣和應用。其中,超聲波流量表是一類非接觸式儀表,精度高、功耗低、使用壽命長,成為業界研究熱點。

    超聲波流量表的常用測量方法包括時差法、噪聲法、多普勒法等。時差法超聲波熱能流量表是一種新型智能檢測儀,但受聲道數量、管道內流速穩定性及變化率等因素的影響,儀器在低流速狀態下存在檢測靈敏度不足、穩定性較差、測量精度低等問題,需要對其進行及時校準和補償。但該方法依賴技術人員的主觀經驗,效率低,特別是隨著工廠規模的不斷擴大,現場包含的大量儀器儀表維護困難,造成技術人員的勞動強度增大。針對上述問題,國內外學者開展了大量研究。文獻提出了基于卡爾曼濾波的數據濾波算法,可顯著降低測量誤差,提高水表檢測精度。文獻提出了一種基于BP 神經網絡的補償算法,應用于超聲波熱量表中,取得良好的補償效果。雖然 BP 神經網絡具有較強的泛化能力,但算法收斂速度慢,且易陷入局部最優解。然而,由于工業現場環境惡劣,儀器易受外界干擾,上述方法在實際應用中存在一定局限。

    鑒于此,本文擬提出一種基于改進Lagrange 算法的時差法超聲波熱能流量表自適應補償算法,以期解決儀器低流速狀態下檢測失效難題,實現高精度檢測。

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