火焰流场粒子跟踪测速系统

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1、火焰流场粒子跟踪测速系统作者姓名雷煜华导师姓名、职称于昕副教授一级学科控制科学与工程二级学科模式识别与智能系统申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年11月学校代码10701学号1202121224分类号TB93密级公开西安电子科技大学硕士学位论文火焰流场粒子跟踪测速系统作者姓名：雷煜华一级学科：控制科学与工程二级学科：模式识别与智能系统学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：于昕副教授提交日期：2014年11月ASystemofFlameFlowParticleTrackingVelocimetryAthesissubmittedt

2、oXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinControlScienceandEngineeringByLeiyuhuaSupervisor:Prof.YuxinNovember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究

3、成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论

4、文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要伴随数字图像处理技术以及计算机技术的飞速发展，不同于单点测量的全流场速度测量得以实现。粒子图像测速技术是一种基于数字图像处理技术的新型流速测量方法。它通过对不同时刻的流场粒子图像进行分析计算来得到流场运动信息。粒子图像测速技术已得到了各个领域的广泛应用，为瞬态流场的可视化提供了强有力的工具。为了对火焰流场粒子图像进行分析，得到火焰燃烧过程中气流场的运动情况，本文的主要工作如下：1.本文首先对粒子图像测速技术所涉及

5、的基本原理、应用背景以及发展历程进行简要的介绍。当今，利用数字图像处理技术实现流场测量的主流方法有粒子图像测速(ParticleImageVelocimetry,PIV)和粒子跟踪测速(ParticleTrackingVelocimetry,PTV)这两种。本文对目前通用的粒子跟踪测速系统组成作了介绍，并对粒子跟踪测速主要步骤（包括粒子识别、定位、匹配和数据后处理）的相关算法进行分析研究。2.PIV通过在连续图像的局部诊断窗口内进行互相关运算得到诊断窗口内的粒子平均位移，在局部速度估计中，更倾向于更大更亮粒子的运动模式。而PTV通过跟踪粒

6、子图像中的每个粒子，利用粒子的位移代替该位置流场运动，更能反映该位置的流场运动情况。本文对多组连续两帧标准粒子图像分别使用PIV和PTV两种粒子图像测速方法，仿真结果表明PTV比PIV方法更能反应流场局部运动信息，所以直接跟踪单个粒子的粒子跟踪测速技术是本文的研究重点。由于有效地识别粒子图像中的粒子是粒子跟踪测速后续处理的前提，本文利用粒子所在区域总表现出局部亮度极大值的特征，将局部极大值方法结合到火焰流场粒子目标识别中，通过寻找局部亮度最大值点确定候选粒子坐标点，然后对候选点进行进一步筛选。该方法改善了光照不均，图像中噪声较多的情形下粒

7、子识别结果。对比图像分割方法表明，该方法比图像分割法识别准确率高，且保留了粒子大小等信息。之后本文重点研究了基于联合概率的优化近邻粒子匹配方法，通过在组合配对中添加粒子的距离约束，将组合网络划分成小的子网络以减小计算复杂度，通过优化总距离平方和，对粒子进行有效配对。粒子匹配算法是PTV的核心步骤，通过合成不同密度的两种代表性流场，验证了基于联合概率分布的优化近邻法比最近邻和匹配几率法分别在时间和跟踪准确性上都有明显提高。3.最后，本文综合上述方法开发出应用在火焰流场中的粒子跟踪测速软件系统。通过对参数的调节，得到火焰流场的全流场瞬态位移矢

8、量图，为火焰流场的后续计算打下基础。I西安电子科技大学硕士学位论文粒子图像跟踪测速的研究处在快速发展阶段，本文所做的研究也存在片面和不足之处。如何能够根据不同流场的特性，更好地提高图像质量，准