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

气力输送煤粉系统广泛应用于工业生产中，如锅炉系统中煤粉燃烧、高炉煤粉喷吹技术等[1]。对管道内煤粉的流量、流速、浓度等参数进行在线监测是提高燃烧效率、降低污染排放的关键。

多相流固相质量流量的测量已有许多非接触式的测量方法，如差压法、力学法、声学法、光学法、热学法等[2]，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，广泛应用于差压法固相质量流量的检测[3]。

由于多相流流体性质、流动状态的复杂性，目前还没有某一理论模型能够准确地描述其流动规律，给固相质量流量在线检测带来诸多不便。人工神经网络能够有效解决非线性映射、多参数动态变化的复杂模型，为解决固相质量流量的测量提供了一种途径。

在双弯管法测量原理的基础上，介绍了一种基于径向基函数(RBF)网络的气固两相流固相质量流量软测量模型，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

双弯管法测量固相质量流量流程如图1所示。其测量原理是选取弯径比相同(保证2个弯管在管道中气体的流动特性近似相同的情况下，其流量系数α相同)的2个弯管串联，其中一个弯管流量计安装在气固混合点之前来测量空气流量，另一个安装在气固混合点之后来测量两相流流经弯管时产生的差压，通过计算可得混合物中的固相质量流量[4]。……