基于径向基神经网络的明渠流量软测量方法

• 作者: 严锡君 张振 徐立中 韩华
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 明渠流量 LSPIV 流速-面积法 RBFNN建模 软测量
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2648-2655
• 分类号: TH814
• 字数: 7342字
• 语种: 中文

摘要

为克服现有明渠流量测量方法在监测自动化、测量准确度、测量成本和适用范围等方面存在的不足,在新兴的大尺度粒子图像测速(large-scale particle image velocimetry,LSPIV)技术的框架下,设计了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型的明渠流量软测量方法.无需进行水面流速系数分析即可实现断面流量动态测量,避免了由于流速系数取值不当引起的倍乘误差.该方法依据明渠流速-水位-流量的内在关系,选取少量水面点流速(LSPIV流速仪获取)和单点水位(超声波水位计获取)为二次变量,通过数据驱动的方法利用流速-面积法获取的精测数据建立RBFNN软测量模型.将该方法和三线一点流量简测法的测量结果进行实验对比,发现该方法可以在降低明渠流量测量复杂度的同时,保证较高的测量精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐立中	河海大学计算机与信息学院	136	1780	22.0	35.0
2	严锡君	河海大学计算机与信息学院	49	212	9.0	11.0
3	张振	河海大学计算机与信息学院	23	169	9.0	11.0
4	韩华	河海大学计算机与信息学院	1	17	1.0	1.0