作者：姜万录,雷亚飞,张齐生,李刚,牛慧峰 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2008年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2008090200 DOC编号：DOCYQXB2008090209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现，动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关，依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型。在伺服阀动态性能实验台上构建了数据采集系统，在新型动态流量测量管上安装超声波、压差、温度传感器来采集各种信息，其中流速信息采用一种新颖的超声波类时差法获取，用于标定的实际流量南无载液压缸的速度传感器获取。基于NeuroSolution软件中的RBF网络模块组成软测量RBFNN，选用部分采集数据作为学习样本对RBFNN进行训练，建立了动态流量的软测量模型。利用采集的数据的测试样本对RBFNN进行测试，通过流量预测曲线和实际曲线的对比，验证了该软测量模型具有很高的逼近精度。该软测量方法为动态流量的测量提供了一条新的途径。

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