基于LS-SVM的多传感器气体质量流量测量

　　在工业管道中经常需要安装阀门、弯头、歧管、变径管等管配件。由于这些配件的结构及组合方式较多，从而引起了管内气体流速分布不同的变化。而流速分布是影响流量测量的主要因素。目前解决此类问题主要采用威力巴流量计及多探头超声波流量计。威力巴流量计的取压小孔容易堵塞，需要经常清洗。多探头的超声波气体流量计对管内气体压力，管道的振动以及开孔等有严格的要求。热式气体流量测量方法是一种质量流量测量方法，不需温压补偿，具有测量精度高，测量范围宽，响应速度快等优点，但是热式流量传感器输出为非线性，需要建立非线性模型，实现对气体流量的精确测量。

　　支持向量机(SVM)是Vapnik在1995年提出的一种的统计学习方法，较好地解决小样本、非线性、局部极小点等问题。而近年来提出的最小二乘支持向量机(LS-SVM)，以最小二乘线性系统作为损失函数，只求解线性方程，运算速度快，已经得到广泛的应用。

　　在流速公布不规则的情况，热式流量传感器输出的非线性更加严重，仅仅依靠一个热式流量传感器的测量结果预估管道的流量，必然导致测量的精确度大大降低。因此需要采用多个热式流量传感器，建立多传感器的非线性模型。

　　本文提出了一种多传感器气体质量流量测量新方法。该方法采用4个热式流量传感器，分布在测量管道的不同特征位置，用于获取不同特征点的气体流量。通过实验设计了不同流速分布的流场，获得了管道内的气体质量流量与4个传感器输出的数据，应用遗传算法(GA)和LS-SVM算法建立了不同流场的流量测量模型，实现了不规则流场分布的流量测量。

　　1 多传感器气体质量流量测量系统

　　1.1 多传感器测量原理

　　多传感器热式气体流量测量系统如图1所示。

　　在测量管道同一截面的直径方向，放置4个热式流量传感器，分别测出每一特征点流量。按照均速管流量计原理，将4个传感器的流量值平均，就得到了整个管道的流量。即：

　　式中u_i为第i个流量传感器输出的电压，f为非线性函数。当管道内流场分布不规则时，qmi与ui的非线性关系更加复杂。图2为流场分布不均匀时，4个传感器输出电压与对应流量的关系。

　　因此u_i与q_m之间关系可以进一步归结为式(2)的非线性回归问题

　　1.2 传感器位置的确定

　　本系统采用对数线性法来确定4个传感器的位置。将管道截面分成面积相同的4个部分，传感器测量点的位置是把各部分面的平均速度位置。