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高压水流量计 高压喷淋喷雾加湿系统计量表

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产品名称: 高压水流量计 高压喷淋喷雾加湿系统计量表
产品型号:
产品厂商: 华陆
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简单介绍
    

高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计

高压水流量计 高压喷淋喷雾加湿系统计量表 的详细介绍

高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计

金属管浮子流量计是工业自动化过程控制中常用的一种变面积流量仪表,它具有体积小,检测范围大,使用方便等特点,金属管浮子流量计可用来测量液体、气体以及蒸汽的流量,特别适合用于低流速小流量介质的流量测量,金属管浮子流量计分就地指示型和智能远传型,具有指针显示瞬时流量,液晶显示瞬时、累计流量,标准420mA电流输出,上、下限报警,HART协议输出等多种功能。

          高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图1

工作原理:

金属管浮子流量计由测量管、浮子和指示器组成浮子在测量管中自由的上下移动,改变管道中的流通面积随着流量大小的变化,浮子在测量管中的垂直位置也发生相应的变化,通过磁性的传递系统将浮子位置准确传递到指示器的刻度盘上,指示流量值的变化

                        高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图2

主要特点:

·工作可靠,维护量少,使用寿命长

·1:10的较宽的量程比
·全金属结构,坚固稳定,适合高温、高压、强腐蚀性介质
·防爆设计结构适合易燃、易爆危险场合
·新型磁耦合传感器保证信号传输稳定可靠
·适合低流速小流量的介质流量的测量
·可加装磁过滤器
·智能型可选现场瞬时和累积流量显示
·可选二线制、电池供电方式
·可带保温、夹套设计

技术参数:

测量范围

水:2.5~100000L/h

空气:0.07~3000m³/h

量程比

10:1(特殊型 20:1)

精度等级

标准型1.5级,特殊订货可达1.0级

工作压力

DN15、DN25、DN40、DN50~4.0MPa

DN80、DN100、DN150、DN200~1.6MPa

介质温度

普通型:-40℃~100℃

高温型:-80℃~250℃

内衬F46氟塑料:-40℃~+80℃,内衬PFTE-40℃~+120℃

环境温度

指针式:-40℃~+65℃

智能型:-25℃~+65℃

连接方式

法兰连接

电气接口

M20×1.5(特殊要求可做)

防护等级

IP65

防爆等级

本安:ExibIICT4; 隔爆:ExdIIBT4

介质粘度

DN15≤5Mpa.s DN25~200≤5Mpa.s

工作电源

+24VDC,纹波≤5%

测量管材质

304不锈钢 316不锈钢,304或316L不锈钢内衬FTFE或F46

浮子材质

304或316(不锈钢);FTFE或F46

产品分类:

仪表规格

现场显示型(指针指示)

远传显示型(液晶数显)

信号输出

4~20mA

供电电源

+24VDC

精度等级

1.5级

显示

指针或液晶

通讯接口

可选配HART通讯

测量管材质

不锈钢,可选内衬PTFE(防腐蚀)

防爆等级

可选本安:ExibIICT4; 隔爆:ExdIIBT4

防护等级

IP65

仪表通径

DN15~DN200

安装方式

法兰安装

介质

< 250℃

环境温度

-30℃~65℃

流量范围:

口径

水(L/h)20℃ 0.101325MPa

空气(m3/h)20℃ 0.101325MPa

压力等级

通径

浮子(CrNi Hc)

浮子(PTFE Ti)

浮子(CrNi Hc)

浮子(PTFE Ti)

4.0MPa

15

1.6-16


0.05-0.5


2.5-25

2.5-25

0.075-0.75

0.075-0.75

4.0-40

4.0-40

0.12-1.2

0.12-1.2

6.0-60

6.0-60

0.18-1.8

0.18-1.8

10-100

10-100

0.30-3.0

0.30-3.0

16-160

16-160

0.45-4.5

0.45-4.5

25-250

25-250

0.75-7.5

0.75-7.5

40-400

40-400

1.2-12

1.2-12

60-600

60-600

1.8-18

1.8-18

20

40-400

25-250

0.75-7.5

0.75-7.5

60-600

40-400

1.2-12

1.2-12

100-1000

60-600

1.8-18

1.8-18

25

100-1000

100-1000

3.0-30

3.0-30

160-1600

120-1200

5.0-50

5.0-50

250-2500

160-1600

7.5-75

7.5-75

400-4000

250-2500

12-120


32

160-1600

120-1200

3.0-30

3.0-30

250-2500

160-1600

5.0-50

5.0-50

400-4000

250-2500

7.5-75

7.5-75

600-6000


18-180


40

400-4000

100-1000

3.0-30

3.0-30

600-6000

160-1600

5.0-50

5.0-50

1000-10000

250-2500

7.5-75

7.5-75

50

600-6000

400-4000

12-120

12-120

1000-10000

600-6000

18-180

18-180

1600-16000

1000-10000

30-300

30-300

2000-20000

1200-12000

37-370


1.6MPa

65

1200-12000

600-6000

18-180

18-180

1600-16000

1000-10000

30-300

30-300

2500-25000

1200-12000

37-370

37-370

80

2500-25000

1600-16000

37-370

50-500

4000-40000

2500-25000

75-750

75-750

100

4000-40000

2500-25000

120-1200

120-1200

6000-60000

4000-40000

180-1800


125

8000-80000

4000-40000

120-1200

120-1200

10000-100000

6000-60000

180-1800


150

12000-120000

6000-60000

200-2000

180-1800

     -150000

8000-80000



基于HLO-LSSVM算法的浮子流量计非线性校正针对浮子流量计非线性校正中常用的分段线性拟合和*小二乘法不足 ,以及*小二乘支持向量机参数难确定问题,提出了一种基于人类学习优化-*小二乘支持向量机算法(HLOLSSVM)的仪表非线性校正方法。 首先简介了*小二乘支持向量机和人类学习优化算法,接着阐述了 HLOLSSVM 算法进行非线性校正的实现过程,分别采用分段线性拟合、*小二乘法和 HLOLSSVM 算法对浮子流量计非线性校正问题进行了对比。 结果表明,HLOLSSVM 算法具有更优的校正效果,实现简单,具有良好的应用前景。

浮子流量计引是以浮子在垂直锥形管中随着流量变化而升降,改变它们之间的流通面积来进行测量的体积流量仪表。 磁阻式金属管浮子流量计由磁阻传感器、外部感应磁钢、内嵌磁钢的浮子和金属管道组成。 流量计输出的流量值与浮子位移 h 成正比。 由于磁阻式浮子流量计在测量过程中受到温度、 磁场的影响,其输出浮子位移 h 与磁阻传感器输入 v 的关系为非线性。 克服传感器非线性的传统方法包括了硬件补偿法、*小二乘法和分段线性拟合法。 这些传统方法复杂、需要样本多,精度低,且当更换新的流量计,必须再次进行复杂的计算,可操作性差。

本文提出了一种 HLOLSSVM 算法的非线性校正方法,利用人类学习优化算法(HLO)对*小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化方法,用于解决浮子流量计的非线性校正问题。

1.基于 LSSVM 的流量计非线性校正

磁阻式浮子流量计的磁阻材料的阻值会随外部磁场变化而变化。 复杂的工作现场可能会存在较强的外部磁场干扰。 同时磁阻材料阻值也会随环境温度的变化而变化, 所以流量计输出浮子位移 h 与磁阻传感器输入 v 的特性总是存在一定的非线性。从理论上较难推出浮子位移与流量计输出的函数关系。 浮子流量计输出浮子位移 h 与磁阻传感器输出 v 可以由式(1)表示:

高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图3

 高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图4

高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图5

 

径向基函数的核宽度参数 δ2 体现了训练样本数据集的分布特性,能够确定局部邻域的宽度。 较大的 δ2 意味着较低的方差。 *小二乘支持向量机表达式的正则化参数 γ 用来调节LSSVM 置信范围和经验风险的比例  取折中以使泛化能力 。 这两个参数的变化对*小二乘支持向量机的校正结果有很大的影响,对这两个参数的选取决定了线性拟合的好坏。 因此,寻找 参数将是提高LSSVM 性能的关键。

2.基于 HLOLSSVM 的流量计非线性校正

类学习优化算法 Human Learning Optimization Al-gorithmHLO)是由 Wang 等人于 2014 年提出的一种模拟人类学习机制启发式算法,利用群体智能搜索较好的解。 该算法收速度快,设置参数少、算法简单易实现等优点,已在多个应用问题上表现出优势。

文采用人类学习优化算法优化选取 LSSVM 参数及其核函数参数。 人类学习优化算法模拟人类的学习过程,人类学习过程可以看作是一个迭代的优化过程:人们通过不断地学习,掌握和提高技能,就像优化算法迭代地寻找 解。 人类学习优化算法采用的是二进制编码,每一位比特代表人类学习优化算法中解决问题知识的一个组成成分。该算法通过随机学习、个人学习和社会学习操作算子来求解优化问题。 其迭代公式如式(9)。

高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图6

其中,i12…M是种群规模的大小,表示第 i 个个体;j表示个体的第 j 维;xij 表示个体 i 在第 j 维的知识;rand01)表示等概率地生成 0 或者 1ikij 代表第 i 个个体的历史 解(个体 )的第 j 维的值。 skj 表示所有个体的历史 解(全局 )中

 j 维的值。 rand()表示[01 之间的随机数  pr 表示随机学习的概率;pi 表示个体学习的概率。

所有个体完成学习后, 新解的适应度值通过适应度函数计算获得。 若新适应度值比上一个个体 解优, 则更新此解,否则不更新;

全局 解以同样的方 式更新。 HLO_LSSVM实现过程如图 所示。

3.浮子流量计非线性校正实例

本文通过实验测得 16 组浮子位移 hi 与磁阻传感器输出 vsi 的实测值。 其中 9 组用来进行非线性校正训练,如表 1 hi 所示。 剩下的 7 组用来进行验证对比,如表 2  hi 所示。

31 HLO_LSSVM 校正结果

 Matlab 2014a 软件中,本文分别采用 HLOLSSVM 算法、分段线       Piecewise  LinearFittingPLF 和*小二乘法拟合算法(Least Square MethodLSM拟对表 1 中数据进行了非线性校正。

HLOLSSVM 算法的参数设置如下所示。 种群规模为 10,迭代次数为 30,随机学习概率 Pr02,个体学习   Pi 093       γ 467859,径向基函数参数 δ21312

算法优化和非线性校正

结果与分段线性拟合和*小二乘法对比结果如表 2 所示。 其中,hi 表示浮子实测高度,h1i 表示

HLOLSSVM 测量的浮子高度,h2i 表示分段线性拟合测量的浮子高度,

h3i 表示*小二乘法拟合测量的浮子高度。

3结果对比

为了更好地分析出实验结果,本论文采用和方差(SSE)和

均方差(MSE)评价拟合效果。

高压水流量计 高压喷淋系统流量计 喷雾加湿系统流量计示例图7

其中,是数据的个数,hi 是原始数据,hi 是预测的数据。

HLOLSSVM 算法的方差  3 对比结果

和均方差均小于分段线性拟合和*小二乘法拟合的和方差和均方差,说明人类学习优化算*小二乘支持向量机具有更好的拟合效果。

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