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基于卡尔曼估计融合算法的油水两相流测量
  • ISSN号:0493-2137
  • 期刊名称:天津大学学报(自然科学与工程技术版)
  • 时间:2014.10
  • 页码:903-908
  • 分类:TP216[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072, [2]天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61227006,51176141);天津市自然科学基金资助项目(11JCZDJC22500).
  • 相关项目:多敏感场耦合多相流测量方法研究
中文摘要:

针对采用单一传感器无法对油水两相流流量准确测量的问题,将电导环阵列和内锥式差压2种传感器相结合,采用卡尔曼集中式融合估计方法与并行式融合估计方法分别实现油水总流量的测量。前者是根据局部各个传感器的测量值来重构全局的油水两相流总流量,后者是根据局部各个传感器测量值的估计值来重构全局的油水两相流总流量。实验测试结果表明,这2种方法均可以实现油水总流量的较准确测量,且并行式融合结果优于集中式融合结果。

英文摘要:

To overcome the disadvantages of inaccurate measurement on oil-water two-phase flow process parameters utilizing a single sensor,a measurement system combining the conductive ring sensors array and the inner cone dif-ferent pressure sensor was proposed. Kalman centralized fusion estimation and Kalman parallel fusion estimation were studied respectively to estimate the total flow rate of oil-water two-phase flow. The global estimation of the total oil-water two-phase flow based on Kalman centralized fusion was reconstructed by the local observations of each sensor. The global estimation of the total oil-water two-phase flow based on Kalman parallel fusion was reconstructed by the local estimations of each sensor. Dynamic results show that both the two methods can achieve an accurate measure-ment of the total flow rate of oil-water two-phase flow,and the Kalman parallel fusion estimation result is superior to the Kalman centralized fusion estimation result.

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期刊信息
  • 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:
  • 主办单位:天津大学
  • 主编:单平
  • 地址:天津市南开区
  • 邮编:300072
  • 邮箱:
  • 电话:022-27403448
  • 国际标准刊号:ISSN:0493-2137
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1127/N
  • 邮发代号:6-27
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6410