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基于Tukey函数的EST图像重建方法、系统及介质 

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申请/专利权人:山东科技大学

摘要:本发明属于静电层析成像技术EST中的图像重建技术领域,具体公开了一种基于Tukey函数的EST图像重建方法、系统及介质。针对EST图像重建时易受异常值的影响从而导致成像不精确的问题,本发明方法引入了Tukey函数作为M估计器,以增强图像重建方法的鲁棒性,并通过加入正则化项减轻病态性,求解目标函数进行成像。本发明所提基于Tukey函数的EST图像重建方法在气固两相流流型图像重建时,不仅能够有效地消除数据中异常值的影响,而且具有处理病态问题等优势,使得流型的图像重建结果更准确和稳健。

主权项:1.基于Tukey函数的EST图像重建方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1.首先根据真实传感器数据建立静电传感器仿真模型,固定z轴,获得截面传感器灵敏度分布,其中,表示当截面中某点存在电荷量为时,电极上产生的感应电荷量与之间比值的绝对值;步骤2.建立气固两相流荷电分布的正向模型: ;式中,表示气固两相流在管道内的流型分布,表示成像的截面;步骤3.将步骤2中的正向模型转化为如下矩阵: ;式中,i为传感器电极数目,定义表示第j个电极上测得的电荷值,;N为电荷成像像素点,定义表示第个传感器电极在第n个电荷成像像素点位置处的电荷灵敏度,定义表示第n个电荷成像像素点位置处的电荷分布,;为方便表示,定义电极感应电荷测量值矩阵=,定义灵敏度矩阵,定义成像截面电荷分布矩阵;则得到如下公式: ;步骤4.在进行鲁棒估计时,采用M估计中Tukey函数替代Tikhonov中的最小二乘法,并通过加入正则化项减轻病态性,构造的约束函数如下: ;其中,表示构造的约束函数,表示尺度因子,表示正则化参数,表示截面划分的总单元数,表示第k个单元数,;步骤5.采用牛顿法求解;将设为初始估计值,进行梯度向量和Hessian矩阵的求解,更新估计值,利用Hessian矩阵的逆来调整梯度向量的方向和长度,有效地逼近最优解;检查新的估计值是否满足收敛条件;迭代直到收敛,则获得二维流型分布图像。

全文数据:

权利要求:

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