基于神经网络的超声波轻质燃油质量流量测量方法研究
张晓钟,孟凡芹,宋生奎
空军勤务学院, 江苏徐州 221000
The Ultrasonic Mass Flow Measurement Method of Light FuelBased on the Artificial Neural Network Model
ZHANG Xiao-zhong,MENG Fan-qin,SONG Sheng-kui
Air Force Logistics Collage, Xuzhou, Jiangsu 221000, China
摘要 在对不同油品进行实验的基础上，分析了轻质燃油超声波传播速度、温度和密度之间的关系，建立了不同油品密度与温度和超声波传播速度之间人工神经网络模型，给出了测量电路原理。利用该模型，通过超声波速和温度测量，实现超声波流量计的直接质量计量，而不考虑油品批次和标准密度不同而造成的影响。其密度测量误差小于0.23%，原理样机质量流量测量的重复性误差可达到小于0.35%。
关键词 ：
计量学 ,
质量流量测量 ,
超声波流量计 ,
神经网络模型 ,
轻质燃油
Abstract ：The relationship between the light fuel ultrasonic velocity, its density and temperature is studied on the basis of a large amount of experimental data. The artificial neural network model is established to predict light fuel density of various batches and various manufactures, the predicting error of the density is less than 0.24%. A method of mass flow measurement by a ultrasonic flow meter has been given. With no need for the fuel standard density, the ultrasonic flow meter can measure the light liquid fuel mass measurement, the repeatability error of mass flow of a prototype proved to be less than 0.35%.
Key words ：
metrology
mass flow measurement
ultrasonic flow meter
neural network model
light fuel
收稿日期: 2016-08-08
发布日期: 2017-02-28
基金资助: 军队后勤科研项目，高精度超声波质量流量计研究
通讯作者:
孟凡芹
E-mail: mfq6828@163.com
作者简介 : 张晓钟(1962－),男,河北获鹿人,空军勤务学院教授,工学博士,研究方向为检测技术与自动化。zxzcn@china.com
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2017, Vol. 38 
