基于阻抗频谱的双模态电学层析成像关键技术研究

研究被测场域在不同频率电信号激励下所测阻抗的频谱信息与双模态电学层析成像直接解耦图像重建。将场域内的物质分布等效为阻抗网络，即电学分布参数网络，进而将双模态电学成像技术的逆问题求解转换为等效阻抗网络的参数识别问题，即根据测量信号所反映的阻抗频谱信息推断被测场域内的电学参数分布（介电常数及电导率分布），并在此基础上开发双模态成像所需的图像重建算法及系统硬件，构建一套双模态成像系统，实现对被测区域的双模态同步解耦重建，为两相流测量（尤其在含乳化层和泡沫层的情况下）提供新的检测方法，为开发新型两相流测量仪器奠定理论与工程设计基础。

多相流动遍及能源动力及工业生产的诸多领域，对其进行测量一直是世界公认的难点与热点，电学层析成像具有非侵入、无辐射、响应快速等特点，有望成为多相流工业过程可视化监测的新手段。但是电学层析成像的难点在于其数学模型的病定性、欠定性及非线性，因而其具有“软场”特性，即被测区域的敏感场分布随物质分布的变化而变化。针对该特性，本项目研究被测场域阻抗测量信息与图像重建间的映射关系及软硬件实现方法。在硬件实现方面，提出了一系列数字信号解调方法，用于单频及多频阻抗信号解调，并在CPLD及FPGA上实施，可实现低功耗、快速解调等功能，其中，所提出的递归解调算法突破了传统乘法解调必须使用整周期数据的技术局限，理论上根据两个采样点即可实现单频率信号解调，而且解调精度可随数据的不断增加而提高，大大提高了解调速度和灵活性；在图像重建算法方面，给出了相邻激励测量方式与二端子/电极激励测量方式的数学关系式，在此基础上，给出了多种激励测量模式的边界映射，即Dirichlet-to-Neumann映射及Neumann-to-Dirichlet映射的直接构造方法，并给出了一系列可用于实际系统的直接图像重建方法，可实现感兴趣区域的独立重建，同时可推广到被测区域为任意单连通区域的情形，而若采用传统的基于灵敏度原理的重建方法，为获得感兴趣区域的重建结果，需先获得整个被测区域的重建结果；根据共形变换理论，以方形传感器为例，构造了阻抗拓扑网格，并建立了阻抗分布与边界映射的数学关系，初步将图像重建问题转化为网格反演问题，为多频率电学层析成像技术的发展提供了新的思路。