文献类型：期刊文章

作　　者：郭文光[1] 李文[1] 史志弘[1] 尹宇鹤[2]

机构地区：[1]北方工业大学机械与材料工程学院,北京100144 [2]北京声迅电子股份有限公司,北京100094

出　　处：《水电能源科学》

基　　金：长城学者后备人才培养计划(XN130)

年　　份：2016

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：50-53

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：大口径 非满管  神经网络算法 超声波 水库用水计量  

分 类 号：TV214]