熱能流量計廣泛應(yīng)用于冶金,、化工,、輕工業(yè)等國民經(jīng)濟基礎(chǔ)行業(yè)，對國民經(jīng)濟發(fā)展有重要支撐作用,。隨著企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大,，生產(chǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，為保證工業(yè)生產(chǎn)安全運行,，需要對關(guān)鍵生產(chǎn)參數(shù)進行實時監(jiān)控和測量,。此外，隨著國家節(jié)能減排政策的出臺,，企業(yè)對能源綜合利用,、余熱回收計量也提出了更高要求。但受工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境惡劣,、生產(chǎn)工藝結(jié)構(gòu)復(fù)雜,，以及多通道、流量不穩(wěn)定等因素影響,，熱能流量計難以準確測量,，無法實現(xiàn)工業(yè)過程的穩(wěn)定控制和及時優(yōu)化。因此,，研究流量計高精度補償方法,，對企業(yè)實現(xiàn)智能制造和降本增效具有積極作用。
目前,，在工業(yè)生產(chǎn)中大多仍采用結(jié)構(gòu)簡單的傳統(tǒng)機械式儀表,，而機械磨損會導(dǎo)致其精度下降、維護成本升高,、使用壽命縮短等問題,。近年來，隨著人工智能,、智能儀器儀表等新興技術(shù)的不斷發(fā)展,，超聲波熱能表、渦輪熱能表,、渦街熱能表等先進傳感器在制造業(yè)中獲得了成功推廣和應(yīng)用,。其中，超聲波流量表是一類非接觸式儀表,，精度高,、功耗低、使用壽命長,，成為業(yè)界研究熱點,。
超聲波流量表的常用測量方法包括時差法、噪聲法、多普勒法等,。時差法超聲波熱能流量表是一種新型智能檢測儀,，但受聲道數(shù)量、管道內(nèi)流速穩(wěn)定性及變化率等因素的影響,，儀器在低流速狀態(tài)下存在檢測靈敏度不足,、穩(wěn)定性較差、測量精度低等問題,，需要對其進行及時校準和補償。但該方法依賴技術(shù)人員的主觀經(jīng)驗,，效率低,，特別是隨著工廠規(guī)模的不斷擴大，現(xiàn)場包含的大量儀器儀表維護困難,，造成技術(shù)人員的勞動強度增大,。針對上述問題，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究,。文獻提出了基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)濾波算法,，可顯著降低測量誤差，提高水表檢測精度,。文獻提出了一種基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補償算法,，應(yīng)用于超聲波熱量表中，取得良好的補償效果,。雖然 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的泛化能力,，但算法收斂速度慢，且易陷入局部最優(yōu)解,。然而,，由于工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境惡劣，儀器易受外界干擾,，上述方法在實際應(yīng)用中存在一定局限,。
鑒于此，本文擬提出一種基于改進Lagrange 算法的時差法超聲波熱能流量表自適應(yīng)補償算法,，以期解決儀器低流速狀態(tài)下檢測失效難題,，實現(xiàn)高精度檢測。
