赵延军，程守光，高承彬，马翠红

(河北联合大学电气工程学院，河北唐山　063009)

0　引言

随着工业技术和科技水平的快速发展，气力输送粉料系统在化工、冶金、动力、轻工和军工等部门得到了广泛的应用，含有粉体粒子的气固两相流动在国民经济中占有重要地位。

多相流测固相质量流量虽然也存在许多非接触式测量法，如差压法、力学法、声学法、光学法、热学法等，但由于多相流流动的随机性和复杂性，严重限制了它们在工业上的应用[1]。因此多相流质量流量的在线测量已成为工业上亟待解决的关键课题之一。

弯管法流量计具有无附加压力损失、安装方便、适应性强、测量精度高等优点，但固相流量与其影响因素诸如压差、流量系数、气固混合密度存在着复杂的非线性关系，直接影响测量精度。近年来，人工神经网络迅速发展，具有适合于复杂、非线性、多变量、动态或难于建模的系统的特点，为解决各种实际工程问题提供了一种行之有效的方法[2]。

文中介绍了一种基于BP神经网络的双弯管法测量气固两相流固相质量流量的方法，在气力输送粉料系统中进行实验，获取了大量数据，并对4层BP神经网络进行训练，将固相质量流量测量中难于确定的影响因素反映到网络的连接权值中，实现了气力输送系统中固相质量流量的在线估算，为工业应用提供了一种切实可行的方法。

1　双弯管法测量原理

双弯管法测量气固两相流的固相质量流……