后向散射法测量蒸汽湿度中理论计算模型的优化

基于Mie散射理论和Lambert-beer定律,利用CCD相机接收湿蒸汽水滴微粒的散射光强,建立了蒸汽湿度测量系统。对于该系统的理论计算模型,分别采用对数正态分布(LN分布)和Rosin-Rammler分布(R-R分布)来描述模拟器缸汽中的水雾粒径分布,对散射光强进行仿真计算,将得到的仿真结果同实验数据进行对比分析。结果表明:后向散射法测量蒸汽湿度中,采用对数正态分布(LN分布)建立的理论计算模型更合适。     

湿蒸汽参数后向异轴散射测量模型的优化及实验研究

为了能够对汽轮机湿蒸汽各参数的变化进行精准的监测,提高汽轮机内部除湿技术和机组的运行效率,对湿蒸汽参数后向异轴散射测量模型进行了优化和实验研究。基于Mie散射理论建立了湿蒸汽测量模型,对原散射体的几何模型进行优化;通过MATLAB对该模型进行了仿真模拟,计算得到当接收距离d=0.32 m,水滴群质量中间半径r0.5=1 μm,尺寸分布参数K=5和水滴数浓度N=2.5×1011时,散射光强值达到最佳。利用相减消光法和均值滤波法对CCD相机信号进行了提取和处理,并对不同工况下的湿蒸汽参数进行了实验测量计算与反演,实验反演的结果和仿真模拟的结果变化趋势吻合。研究结果验证了基于CCD的后向异轴散射测量模型的准确性和测量汽轮机蒸汽湿度实验研究的可行性,为今后的汽轮机蒸汽湿度测量提供了科学依据。     

基于后向散射法测量蒸汽湿度反演算法的优化

为了精准测量汽轮机末级蒸汽湿度，提出在激光后向异轴角散射法的基础上建立蒸汽湿度测量模型和湿蒸汽参数反演优化模型。根据该优化模型采用粒子群算法对加入高斯白噪声的仿真数据和模拟汽缸的实验数据进行反演寻优，并将得到的反演结果与人工鱼群算法和传统的均匀搜索方法进行了对比。采用粒子群算法时r_0.5、K、N的反演结果误差为0.05、0.66和0.51%，反演时间为306.41 s；采用鱼群算法时r_0.5、K、N的反演结果误差为2.96、19.98和4.68%，反演时间为411.05 s；采用均匀搜索算法时r_0.5、K、N的反演结果误差为5.00、27.14和7.95%，反演时间为246.42 s。结果表明:粒子群算法能够克服人工鱼群算法和均匀搜索方法两者的不足，可以在较短时间内获得精度高且稳定可靠的反演结果，为湿蒸汽参数测量提供了更加准确的数据，并对其他颗粒物参数测量反演提供了理论依据。