Application of electrical capacitance tomography and artificial neural networks to rapid estimation of cylindrical shape parameters of industrial flow structure
Application of electrical capacitance tomography and artificial neural networks to rapid estimation of cylindrical shape parameters of industrial flow structure
A new approach to solve the inverse problem in electrical capacitance tomography
is presented. The proposed method is based on an artificial neural network to estimate
three different parameters of a circular object present inside a pipeline, i.e. radius
and 2D position coordinates. This information allows the estimation of the distribution of
material inside a pipe and determination of the characteristic parameters of a range of
flows, which are characterised by a circular objects emerging within a cross section such
as funnel flow in a silo gravitational discharging process. The main advantages of the
proposed approach are explicitly: the desired characteristic flow parameters are estimated
directly from the measured capacitances and rapidity, which in turn is crucial for online
flow monitoring. In a classic approach in order to obtain these parameters in the first step
the image is reconstructed and then the parameters are estimated with the use of image
processing methods. The obtained results showed significant reduction of computations
time in comparison to the iterative LBP or Levenberg-Marquard algorithms.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00