本申请提供一种测量小液滴粒径分布的方法，包括：采集液滴粒径信息，基于所述液滴粒径信息确定遗传算法初始参数；对所述遗传算法进行变异概率、交叉概率、种群规模和迭代次数的寻优，确定每个参数的寻优区间和最优参数；对不同的所述参数寻优区间和最优参数进行组合，进行所述组合下的计算结果对比，确定最优参数组合；基于所述最优参数组合和初始参数，对所述粒径信息进行遗传算法计算，获得测量结果。本申请实现了每次迭代时用父代中的最优个体替换子代中最差的个体，保证迭代过程中优异解的传递，一方面提高解收敛的速度，降低求解时间；另一方面时刻修正算法搜索的方向，提高寻找最优解的概率，进而提高求解精度和多次寻优结果的一致性。结果的一致性。结果的一致性。
【技术实现步骤摘要】
一种测量小液滴粒径分布的方法及装置
[0001]本申请涉及小液滴粒径分布测量领域，尤其涉及一种测量小液滴粒径分布的方法。本申请还涉及一种测量小液滴粒径分布的装置。
技术介绍
[0002]当今社会，颗粒广泛存在于能源、化工、医药、冶金、食品、消防、轻工、环保、农业等众多的行业和学科中。颗粒粒径的大小和分布不仅关系着许多工艺生产过程中能源的消耗率和产品的质量，还与污染物的产生以及生产设备的安全密切相关。例如，工业中火电厂输送煤粉颗粒直接影响着燃烧效率、氮氧化物的排放以及管道的安全；而日常生活中颗粒对食品的口感以及药物的疗效起着至关重要的作用。因此，颗粒测量技术在工业生产、科学研究以及日常生活中的地位越来越重要。
[0003]在众多的颗粒测量问题中，气体中的液滴测量有着粒径范围大、数量多以及随时间和空间而变化等特点，这使得实时测量存在着一定的困难，而液滴在工业、农业以及能源等领域起着不可忽视的作用。例如，在能源领域，天然气管道运输中液体水、液态烃以及饱和水蒸汽的大小和浓度不仅关系着运输速度，还可能影响热值计算；火电厂中汽轮机的末级工质往往处于湿蒸汽状态，其中液滴的粒径和含率会对汽轮机的效率和安全有着较大的影响。因此，对于气体中液滴粒径和含率的准确监测有着非常重要的意义。
[0004]目前，对于两相介质中颗粒的测量，较为常见的方法有：光学法、电感法、显微镜法、筛分法以及沉降法等等，然而这些方法中大多数只能用于离线测量颗粒的粒径和含率，能切实用于液滴测量且较为成功的方法是光学法，但是光学法不仅所用设备复杂昂贵，对环境的要求较高，而且存在较多的问题，例如以图像处理为主的粒子图像速度场仪(PIV)法和激光全息摄像法在拍摄图片时会产生不聚焦粒子，干扰测量结果；以激光多普勒效应为理论基础的相位多普勒粒子分析仪(PDPA)难以测量非球形的液滴；基于绕射散射光原理的马尔文粒子分析仪由于光的弱穿透性，难以用于高温、液滴含率大以及光路过长的情况等等。
[0005]相较而言，基于超声波衰减的声学法，其设备简易廉价，对环境的要求小，能够满足大部分情况下在线测量的需求，虽然在高浓度测量上，受限于颗粒间的相互作用和多重散射的影响，难以实现精确的测量，但是在中低浓度下，声波的强透射能力有效的保证了声的传播，可以测量较长声路下声衰减情况，而且测量粒径的范围也更大，因而有望实现对气体中液滴的测量。
[0006]如图1所示，超声衰减法对颗粒的测量是正问题和反问题互相结合的成果，正问题是指输入量x在模型A的作用下求解得到输出b的过程，对应于本申请的内容，则是指构建超声波在气液两相流中的衰减模型，并分析液滴粒径、浓度以及超声频率等输入变量对声衰减系数的影响；而反问题则是针对未知输入变量x，通过测量装置B得到与b密切相关的测量值b'，并结合模型A和测量值b'估计输入变量x的过程，即结合实测的超声衰减系数与构建的声衰减模型，反求气体中液滴粒径分布，并令估计的粒径分布尽可能接近真实值。
[0007]如图2所示，反演算法是沟通测量值和衰减模型理论值之间的桥梁，在合适声衰减模型的基础上，结合实际气液两相物性参数，可以得到表征频率和粒径对声衰减影响的模型矩阵，通过预设的粒径分布和浓度，该矩阵可以对任意液滴粒径分布的声传播过程加以描述，并获得相应的理论声衰减谱，进而利用反演算法求解不同粒径分布下的理论声衰减谱和实测超声衰减谱间的误差，该求解误差函数越小，所得粒径分布与实测液滴分布吻合度越高。
[0008]非独立式反演算法是目前应用最为广泛的一种反演算法，其基本思想是事先假设被测颗粒粒径分布符合某一函数分布，通过不断更新分布函数中的特征参数，使得理论和实测声衰减谱间的误差达到所设置的限制精度，从而寻找最优粒径分布。对假定颗粒粒径的反演过程实质上是对粒径分布参数的优化求解过程。目前常见的非独立式算法主要分为两类：一是传统寻优算法，如牛顿法、非线性最小二乘优化的LM算法、单纯形法和Powell算法等，这类算法计算效率较低且难以跳出局部最优；二是智能优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法以及神经网络算法等，该类算法自适应能力强且具备全局寻优能力，其中遗传算法在生物工程、机器学习、人工智能以及控制优化等领域得到了普遍应用，是目前应用最为广泛和成功的算法。
[0009]而对于液滴测量问题，实际空气耦合超声换能器的频带较窄，测量衰减值包含的信息较少，存在多个局部最优情况。
技术实现思路
[0010]本申请的目的在于克服现有技术中的缺陷，提供一种测量小液滴粒径分布的方法。本申请还涉及一种测量小液滴粒径分布的装置。
[0011]本申请提供一种测量小液滴粒径分布的方法，包括：
[0012]采集液滴粒径信息，基于所述液滴粒径信息确定遗传算法初始参数；
[0013]对所述遗传算法进行变异概率、交叉概率、种群规模和迭代次数的寻优，确定每个参数的寻优区间和最优参数；
[0014]对不同的所述参数寻优区间和最优参数进行组合，进行所述组合下的计算结果对比，确定最优参数组合；
[0015]基于所述最优参数组合和初始参数，对所述粒径信息进行遗传算法计算，获得测量结果。
[0016]可选的，所述变异概率的寻优包括：
[0017]设置变异概率的取值范围、取值间隔、交叉概率、种群数量和最大迭代次数；
[0018]基于上述参数设置，分析不同变异概率下最优解对应适应度函数值，将预设次数寻优结果的平均值作为该变异概率的最优适应值；
[0019]基于第一预设步长对所述取值间隔进行缩小，分析不同变异概率下最优解对应适应度函数值，将预设次数寻优结果的平均值作为该变异概率的最终适应值。
[0020]可选的，所述交叉概率的寻优包括：
[0021]基于算法全局搜索能力的约束设置所述交叉概率取值范围为和取值间隔；
[0022]基于第二预设步和第三预设步对所述取值范围和取值间隔进行缩小，获得最终取值范围和取值间隔，在所述取值范围和取值间隔内寻优得到最优交叉概率。
[0023]可选的，所述种群规模的寻优包括：
[0024]基于所述变异概率的最终适应值和最优交叉概率，设置所述种群规模取值区间和取值间隔为；
[0025]通过分析种群规模对适应度的影响，获得寻优后的所述种群规模的值。
[0026]可选的，所述迭代次数的寻优，包括：
[0027]基于所述该变异概率的最终适应值、最优交叉概率和种群规模的值，同时设置迭代次数的取值区间，比较不同迭代次数下平均适应度的变化情况，最终确定优化的所述迭代次数的值。
[0028]本申请还提供一种测量小液滴粒径分布的装置，包括：
[0029]设置模块，用于采集液滴粒径信息，基于所述液滴粒径信息确定遗传算法初始参数；
[0030]寻优模块，用于对所述遗传算法进行变异概率、交叉概率、种群规模和迭代次数的寻优，确定每个参数的寻优区间和最优参数；
[0031]分析模块，用于对不同的所述参数寻优区间和最优参数进本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种测量小液滴粒径分布的方法，其特征在于，包括：采集液滴粒径信息，基于所述液滴粒径信息确定遗传算法初始参数；对所述遗传算法进行变异概率、交叉概率、种群规模和迭代次数的寻优，确定每个参数的寻优区间和最优参数；对不同的所述参数寻优区间和最优参数进行组合，进行所述组合下的计算结果对比，确定最优参数组合；基于所述最优参数组合和初始参数，对所述粒径信息进行遗传算法计算，获得测量结果。2.根据权利要求1所述测量小液滴粒径分布的方法，其特征在于，所述变异概率的寻优包括：设置变异概率的取值范围、取值间隔、交叉概率、种群数量和最大迭代次数；基于上述参数设置，分析不同变异概率下最优解对应适应度函数值，将预设次数寻优结果的平均值作为该变异概率的最优适应值；基于第一预设步长对所述取值间隔进行缩小，分析不同变异概率下最优解对应适应度函数值，将预设次数寻优结果的平均值作为该变异概率的最终适应值。3.根据权利要求2所述测量小液滴粒径分布的方法，其特征在于，所述交叉概率的寻优包括：基于算法全局搜索能力的约束设置所述交叉概率取值范围为和取值间隔；基于第二预设步和第三预设步对所述取值范围和取值间隔进行缩小，获得最终取值范围和取值间隔，在所述取值范围和取值间隔内寻优得到最优交叉概率。4.根据权利要求3所述测量小液滴粒径分布的方法，其特征在于，所述种群规模的寻优包括：基于所述变异概率的最终适应值和最优交叉概率，设置所述种群规模取值区间和取值间隔为；通过分析种群规模对适应度的影响，获得寻优后的所述种群规模的值。5.根据权利要求4所述测量小液滴粒径分布的方法，其特征在于，所述迭代次数的寻优，包括：基于所述该变异概率的最终适应值、最优交叉概率和种群规模的值，同时设置迭代次数的取值区间，比较不同迭代次数下平均适应度的变化情况，确定优化的所述迭代次数的值。6.一种测量小液滴粒径分布的装置，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅健强，
申请(专利权)人：天津职业技术师范大学中国职业培训指导教师进修中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。