關(guān)鍵詞：電容層析成像 分相含率檢測(cè) 壓縮感知理論 不動(dòng)點(diǎn)連續(xù)算法 

摘要：該文研究了壓縮感知(CS)理論在電容層析成像(ECT)問(wèn)題中的應(yīng)用,有效解決了圖像重構(gòu)中的欠定性問(wèn)題,從而通過(guò)圖像計(jì)算兩相流中的截面分相含率。首先,采用時(shí)域基作為圖像向量的稀疏基,并采用高斯隨機(jī)對(duì)靈敏度矩陣進(jìn)行重新排序,設(shè)計(jì)其觀測(cè)矩陣;然后,將不動(dòng)點(diǎn)迭代算法FPC應(yīng)用于凸優(yōu)化問(wèn)題的求解,得到重構(gòu)圖像;最后,利用最優(yōu)閾值算法對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行灰度處理,由灰度圖像進(jìn)行分相含率的計(jì)算。在仿真實(shí)驗(yàn)階段建立ECT傳感器模型,對(duì)3種典型兩相流流型進(jìn)行重構(gòu),并與經(jīng)典的LBP,Landweber算法綜合3種重構(gòu)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明:基于CS的ECT重構(gòu)算法在只有少量測(cè)量數(shù)據(jù)的情況下也能精確地重構(gòu)圖像,且成像質(zhì)量遠(yuǎn)高于LBP算法,并優(yōu)于Landweber迭代算法,成像速度也大幅提升,有效提高了分相含率檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

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