本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现，动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关，依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络（RBFNN）的软测量模型。在伺服阀动态性能实验台上构建了数据采集系统，在新型动态流量测量管上安装超声波、压差、温度传感器来采集各种信息，其中流速信息采用一种新颖的超声波类时差法获取，用于标定的实际流量由无载液压缸的速度传感器获取。基于NeuroSolution软件中的RBF网络模块组成软测量RBFNN，选用部分采集数据作为学习样本对RBFNN进行训练，建立了动态流量的软测量模型。利用采集的数据的测试样本对RBFNN进行测试，通过流量预测曲线和实际曲线的对比，验证了该软测量模型具有很高的逼近精度。该软测量方法为动态流量的测量提供...

文章以圆管中的粘性流体为研究对象，分析了管道中压差、温度、速度的变化对动态流量的影响，设计出了用于软测量建模的RBF神经网络结构；与此同时，还设计了动态流量测量管，并在伺服阀动态性能试验台上采集了相关数据，其间采用超声... 展开更多