本技术涉及一种基于液体神经网络的超声波飞行时间在线校准设计。所述方法包括:选择影响超声波飞行时间的各项因素,用于构建液体神经网络训练的数据集。然后,利用构建的数据集,通过液体神经网络模型对特定影响因素下的超声波飞行时间与真实飞行时间之间的误差进行预测,最后调用已建立的液体神经网络模型,对各个影响因素对超声波飞行时间误差的影响进行分析,结果表明本发明的效果为:在原有的实验数据的基础上可以快速的对各个影响因素下的超声波飞行时间与真实飞行时间的误差值进行预测,能清晰地显示出各个影响因素对超声波飞行时间与真实飞行时间的误差值的影响程度,本发明具有高预测精度、良好的适用性和稳定性,有助于提升超声波流量计的校准效率。
背景技术
超声波流量计是一种基于超声波原理测量流体流量的仪器,广泛应用于工业、环保、石油等领域。它的工作原理通常是基于飞行时间法或多普勒效应。其中,飞行时间法在液体和气体流量测量中较为普遍,该方法利用两个位于流体管道内对置的超声波换能器,通过超声波在流体中沿与流动方向相同和相反的路径传播时的飞行时间差,计算流体的流速。飞行时间差的大小直接与流体的流速成正比,从而可以确定流量。
在当前工业和科技的快速发展中,超声波测量技术被广泛应用于不同领域,如流量测量、物位监测和无损检测等。超声波测量的核心技术之一是飞行时间(Time ofFlight,TOF)测量,其精度直接影响测量结果的准确性。然而,由于环境温度、压力、介质密度等外部因素的影响,传统TOF测量方法难以实时调整测量参数,造成一定的误差。尤其在液体介质中进行测量时,液体特性和流动状态的复杂性进一步加剧了校准的难度,因此实现TOF测量的实时校准变得尤为重要。液体神经网络(Liquid Neural Networks,LNN)作为一种新兴的神经网络结构,因其在处理动态、时变性较强的数据方面表现出色,逐渐引起了研究者的关注。LNN结构在流体测量和动态信号处理方面有独特的优势,其基于时序数据的特性非常适合解决TOF测量中遇到的实时校准问题。相比传统的静态神经网络,LNN可以在有限的训练数据下,实时适应外部环境的变化,从而动态调整模型参数,实现更高精度的测量校准。
实现思路