光全散射法颗粒粒径反演算法研究
工业场合对颗粒粒径测量提出了更加严格的要求，为了进一步提高颗粒粒径分布测量的准确性、快速性和稳定性，以光全散射法为基础研究了颗粒粒径测量反演算法，为颗粒粒径在线测量提供了新的研究思路。 针对不同波长覆盖的颗粒信息不同的情况，选用了一种基于近红外-可见光-近紫外三个光谱区间的最优波长选取方法，并进行了仿真实验，结果表明：对宽峰和窄峰分布得到的测量结果相对误差分别为0.0601和0.0474。既提高了测量精度，同时节省了粒径分布重建时间。 为了提高算法反演速度，研究了蚁群算法及其应用，采用以概率密度函数为基础的概率密度蚁群算法，提出了将差分进化算法和概率密度蚁群算法相融合的混合算法，利用融合后的混合算法反演粒径分布，结果可知：改进后的算法将迭代次数提高了100代左右，与概率密度蚁群算法反演相比能够降低算法的迭代时间。 提出将果蝇算法应用于颗粒粒径反演问题，建立了果蝇算法计算模型，将颗粒粒径测量与果蝇算法相融合。通过仿真结果可知：该算法测量单峰R-R函数的相对误差为1.07%，运行时间为1.21s，体现了较好的准确性和快速性。该算法能够应用于颗粒粒径在线测量。
颗粒粒径;在线测量;光全散射法;反演算法
华北理工大学
硕士
控制科学与工程
赵延军
2018
中文
TB22
71
2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）