基于神经网络软测量的动态流量测量方法研究

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文章以圆管中的粘性流体为研究对象,分析了管道中压差、温度、速度的变化对动态流量的影响,设计出了用于软测量建模的RBF神经网络结构;与此同时,还设计了动态流量测量管,并在伺服阀动态性能试验台上采集了相关数据,其间采用超声波类时差法测量了流速信息;利用采集的数据基于NeuroSolution软件对RBF网络进行了学习训练、检验和测试,最后建立了动态流量的软测量模型;通过将流量预测曲线与实测曲线相对比,结果发现该软测量模型具有很高的逼近精度,它可为动态流量的测量提供一条新的途径。
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