基于声学层析成像的炉内温度场重建算法研究
来源：动力工程学报杂志2017年第7期北京时间：
作者：刘厦, 刘石,
摘要：为了获取快速准确的锅炉温度场在线监测信息，提出了一种基于声学层析成像（AT）测量的代数重建-神经网络（ART-NN）温度场重建算法，该算法结合了代数重建方法（ART）和BP神经网络方法的优势.采用该算法对多种典型的温度场模型进行数值仿真，分析了算法的重建结果和稳健性，并利用实验研究进一步评估该算法的性能.结果表明：ART-NN算法的重建质量和稳健性要优于Tikhonov正则法、Landweber迭代法和ART方法，为提高锅炉炉膛温度场重建质量提供了一种有效方法.
关键词：声学层析成像,温度场测量,重建算法,ART方法,BP神经网络,
