本發(fā)明涉及流體力學(xué)和熱工測量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及在大口徑單彎管管道內(nèi)非理想流場湍流中，一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推測超聲波流量傳感器系數(shù)的方法。

背景技術(shù)：

電廠循環(huán)水系統(tǒng)中，循環(huán)水管道直徑為很大。在現(xiàn)場測量過程中，超聲波流量計安裝在凝汽器進水管道上，而超聲波流量計測量位置上游含有單一90°彎頭，并且彎頭下游很難具有保證測量位置處管內(nèi)流體處于理想流場狀態(tài)的直管段長度。因此，在大口徑單彎管下游，非理想流場中循環(huán)水流量的測量精度，一直是電廠流量測量工作中的一個難點，目前主要存在以下3個方面的問題：1)循環(huán)水管道直徑巨大，管路中含有彎頭、閥門等局部阻力件，且阻力件下游直管段長度不足以保證被測截面處流體流動處于充分發(fā)展的流速分布狀態(tài)，從而給循環(huán)水流量測量帶來了巨大的麻煩；2)由于實驗條件的限制，對大口徑管道內(nèi)流體的流速分布規(guī)律研究得不多，可為測量提供的依據(jù)不充分；3)常規(guī)流量計的測量口徑均達不到循環(huán)水管道的要求。

超聲波流量計與傳統(tǒng)流量計相比，具有不影響流場、無可動部件、無壓力損失、測量范圍寬、以及在管內(nèi)湍流充分發(fā)展條件下測量精度高等優(yōu)點，其中最為重要的是可用于大口徑管道流量的測量，并能夠保持較高的精度。目前，超聲波流量傳感器已廣泛應(yīng)用到國內(nèi)外大型電站流量測量中。

超聲波流量傳感器測量的是超聲波傳播途徑上的線平均流速，經(jīng)計算后，得到截面平均流速，然后得到流量，從線平均流速變換為截面平均流速的過程，稱為流量傳感器系數(shù)修正。現(xiàn)有文獻記載的流量傳感器系數(shù)k大多是在認為管道內(nèi)湍流流動充分發(fā)展的理想情況下通過流體力學(xué)公式推導(dǎo)求得或者實驗標(biāo)定。然而在實際的工程應(yīng)用中，由于種種客觀條件的限制，導(dǎo)致無法達到流場充分發(fā)展所需的直管段長度，管道內(nèi)流態(tài)分布復(fù)雜，流量傳感器系數(shù)k發(fā)生較大的變化。因此單聲道超聲波流量計在單彎管下游非理想流場中存在測量精度偏低的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明提供一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推測超聲波流量傳感器系數(shù)的方法，對流量傳感器測量結(jié)果進行修正，解決單聲道超聲波流量計在單彎管下游非理想流場中存在測量精度偏低的問題。

技術(shù)方案：本發(fā)明提供的一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推測超聲波流量傳感器系數(shù)的方法，該方法包括以下步驟：

(1)利用cfd仿真模擬分析影響單彎管下游流場流速分布穩(wěn)定性的因素，確定超聲波傳感器系數(shù)的影響參數(shù)值，包括流體的雷諾數(shù)、上游相對直管段長度和壁面粗糙度；

(2)將所述步驟(1)中確定的超聲波傳感器系數(shù)的影響參數(shù)值作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層，將不同流體雷諾數(shù)下的流量傳感器系數(shù)k作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層，以構(gòu)建廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)grnn；

(3)選取50組以上的影響參數(shù)值數(shù)據(jù)作為輸入樣本數(shù)據(jù)，并采用cfd仿真模擬計算相應(yīng)的影響參數(shù)值下的k值，即為實際輸出k值；

(4)將步驟(3)中的樣本數(shù)據(jù)輸入到步驟(2)構(gòu)建的grnn網(wǎng)絡(luò)模型中對構(gòu)建grnn網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至輸出的流量傳感系數(shù)k與實際輸出k值之間的相對誤差最小，保存此時的grnn網(wǎng)絡(luò)模型；

(5)將需要進行流量傳感器系數(shù)計算的影響參數(shù)值輸入到所述步驟(4)保存的grnn網(wǎng)絡(luò)模型中，獲得經(jīng)由模型推導(dǎo)出的流量傳感器系數(shù)k；

(6)對單彎管下游流場流速分布進行cfd仿真并計算傳感器系數(shù)k值，將計算得出的k值與所述步驟(5)得出的k值進行比對，以檢驗grnn網(wǎng)絡(luò)模型推測k值的可靠性。

其中，所述步驟(3)中，每組樣本數(shù)據(jù)包括8-9個影響參數(shù)值數(shù)據(jù)樣本；

所述步驟(4)中訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)前的輸入、輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]區(qū)間內(nèi)；

對所述步驟(5)中推導(dǎo)出的流量傳感器系數(shù)k值進行反歸一化處理。

有益效果：本發(fā)明采用的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練速度快，而且具有很好的預(yù)測效果，在不穩(wěn)定流場條件下，超聲波流量傳感器能夠得到較好的測量精度，從而有效地解決了超聲波流量傳感器在單彎管下游非穩(wěn)定流場中測量精度低的問題。在其他阻流條件下，影響流速分布穩(wěn)定性的因子與單彎管情況下基本相同，本發(fā)明可以為其他阻流條件下超聲波傳感器系數(shù)的求解提供一定的指導(dǎo)作用。本發(fā)明將可以在電廠循環(huán)水管道內(nèi)流體流量、天然氣管道內(nèi)氣體流量、大型水電站壓力水管流量、工廠污水的排放量、自來水廠自來水流量、石油鉆井的原油量的檢測上廣泛應(yīng)用，發(fā)揮重要作用。本發(fā)明模擬流量傳感系數(shù)值比cfd模擬范圍更加廣泛，可以用于非穩(wěn)態(tài)的流場，運算速度快，計算量小等優(yōu)點。

附圖說明

圖1是廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

對于典型的單聲道聲道流量測量系統(tǒng)，在圓形管道的上下游分別布置二只換能器a和b，先測得順流時由探頭a發(fā)射的超聲波到達探頭b接收的時間t1，再測得由探頭b逆流發(fā)射超聲波到探頭a接收的時間t2。在水流的作用下，超聲波沿正向傳播時間t1小于逆向傳播所經(jīng)歷的時間t2。

超聲波沿正向、逆向傳播時間分別可以表示為：

式中，l為兩個換能器之間的距離，d為管道直徑，θ為聲道安裝角，c為流體靜止時超聲波傳播速度，v為聲道上流體的平均流動速度，vl為流速v在超聲波聲道上的速度分量。

則流體沿超聲波聲道的平均流速：

聲道上流體的平均流動速度v并不等同于截面平均速度va，所以必須使用流量傳感器系數(shù)k對流體流動速度v進行適當(dāng)?shù)男拚?/p>

va＝kv

然后，利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(grnn)建立模型，對流量傳感器系數(shù)k進行修正。采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推測超聲波流量傳感器系數(shù)的方法包括以下步驟：

第一步：利用cfd仿真模擬分析影響單彎管下游流場流速分布穩(wěn)定性的因素，確定超聲波傳感器系數(shù)的影響參數(shù)值，包括流體的雷諾數(shù)、上游相對直管段長度和壁面粗糙度；

第二步：將上一步確定的超聲波傳感器系數(shù)的影響參數(shù)值作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層，將不同流體雷諾數(shù)下的流量傳感器系數(shù)k作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層，以構(gòu)建廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)grnn，具體操作為在matlab工具箱中，創(chuàng)建grnn網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)為newgrnn()，其調(diào)用格式為：

net＝newgrnn(p，t，spread)

其中，net為創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)；p為q組向量組成的r*q維矩陣；t為q組目標(biāo)向量組成的s*q維矩陣；spread為徑向基函數(shù)的擴展系數(shù)，默認值為1.0；

第三步：選取50組以上的影響參數(shù)值數(shù)據(jù)作為輸入樣本數(shù)據(jù)，并采用cfd仿真模擬計算相應(yīng)的影響參數(shù)值下的k值，即為實際輸出k值，其中每組樣本數(shù)據(jù)包括8-9個影響參數(shù)值數(shù)據(jù)樣本；

第四步：將上一步中的樣本數(shù)據(jù)輸入到第二步構(gòu)建的grnn網(wǎng)絡(luò)模型中對構(gòu)建grnn網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，直至輸出的流量傳感系數(shù)k與實際輸出k值之間的相對誤差最小，保存此時的grnn網(wǎng)絡(luò)模型，得到的部分網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)果如表1；

表1網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)果

第五步：將需要進行流量傳感器系數(shù)計算的影響參數(shù)值輸入到所述第四步保存的grnn網(wǎng)絡(luò)模型中，獲得經(jīng)由模型推導(dǎo)出的流量傳感器系數(shù)k；

第六步：對單彎管下游流場流速分布進行cfd仿真并計算傳感器系數(shù)k值，將計算得出的k值與所述第五步得出的k值進行比對，以檢驗grnn網(wǎng)絡(luò)模型推測k值的可靠性，得到的檢驗grnn網(wǎng)絡(luò)模型推測k值的可靠性的數(shù)據(jù)結(jié)果如表2。由表2可看出流量傳感器系數(shù)理想輸出值與流量傳感器系數(shù)實際輸出值的相對誤差小于1％，驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推導(dǎo)k值的準(zhǔn)確性。

表2檢驗grnn網(wǎng)絡(luò)模型推測k值的可靠性的數(shù)據(jù)結(jié)果