发明名称 管壁内部动态温度分布实时监测方法
摘要 本发明涉及一种管壁内部动态温度分布实时监测方法,包括:采集各个监测点的温度;计算监测点之间实验温度变差函数;选择球状变差函数模型,对实验变差函数进行拟合,得到理论变差函数;将采样平面划分网格,每个网格的中心点为预测点;计算预测点邻域内监测点之间的理论变差函数值以及各监测点与预测点之间的理论变差函数值;求解Kriging方程组,得到Kriging加权系数;计算预测点的Kriging插值温度;得到采样平面的温度分布云图。本发明能够以相对较低的成本实现结构简单、精度较高的管壁内部温度分布采集。
申请公布号 CN106052891A 申请公布日期 2016.10.26
申请号 CN201610614916.5 申请日期 2016.07.26
申请人 天津大学 发明人 丁红兵;王刚;王超
分类号 G01K7/02(2006.01)I 主分类号 G01K7/02(2006.01)I
代理机构 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人 程毓英
主权项 一种管壁内部动态温度分布实时监测方法,所采用的温度传感器阵列包括多个热电偶探头,将热电偶探头植入管壁,热电偶探头所处的管壁平面称为“采样平面”,同时,装置配有冷端温度传感器,置于热电偶冷端,用于测量热电偶冷端温度,各个热电偶探头以及冷端温度传感器采集的温度信号被送入计算机,所述的监测方法,包括以下步骤:(1)在一个采样平面内共设有n个温度监测点(x<sub>i</sub>,y<sub>i</sub>),i=1,2,…,n,监测点的温度为T(x<sub>i</sub>,y<sub>i</sub>),设i点和j点两个监测点之间的距离为h<sub>ij</sub>,j=1,2,…,n;(2)计算监测点之间实验温度变差函数(h<sub>ij</sub>):<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>&gamma;</mi><mo>*</mo></msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mi>V</mi><mi>a</mi><mi>r</mi><mo>&lsqb;</mo><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>j</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>y</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>&rsqb;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0001060084400000011.GIF" wi="750" he="116" /></maths>(3)选择球状变差函数模型,对实验变差函数进行拟合,得到理论变差函数(h<sub>ij</sub>):<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>&gamma;</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>C</mi><mo>&CenterDot;</mo><mi>S</mi><mi>p</mi><mi>h</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mi>a</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&lt;</mo><mn>0</mn></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>C</mi><mo>&CenterDot;</mo><mo>&lsqb;</mo><mfrac><mn>3</mn><mn>2</mn></mfrac><mfrac><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mi>a</mi></mfrac><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><msup><mrow><mo>(</mo><mfrac><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mi>a</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mn>3</mn></msup><mo>&rsqb;</mo><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&le;</mo><mi>a</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>C</mi><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&gt;</mo><mi>a</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0001060084400000012.GIF" wi="1071" he="351" /></maths>其中C为基台值,a为变程;(4)将采样平面划分为m个网格,每个网格的中心点为预测点;(5)计算预测点(x<sub>0</sub>,y<sub>0</sub>)邻域内监测点之间的理论变差函数值h<sub>ij</sub>)以及各监测点与预测点之间的理论变差函数值h<sub>0i</sub>),分别简记为<sub>ij</sub>以及<sub>0i</sub>;(6)求解Kriging方程组,得到Kriging加权系数<sub>i</sub>,i=1,2,…,n;[λ]=[M][K]<sup>‑1</sup>其中<img file="FDA0001060084400000013.GIF" wi="1255" he="295" />其中,为拉格朗日数乘数,为待定系数;(7)计算预测点(x<sub>0</sub>,y<sub>0</sub>)的Kriging插值温度T<sup>*</sup>(x<sub>0</sub>,y<sub>0</sub>):<maths num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>T</mi><mo>*</mo></msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mn>0</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>y</mi><mn>0</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>&lambda;</mi><mi>i</mi></msub><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0001060084400000014.GIF" wi="530" he="119" /></maths>(8)重复步骤(5)至步骤(7),直到遍历采样平面所有预测点。从而得到采样平面的温度分布云图。
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