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基于有限元法和遗传算法的电磁层析成像方法的研究

作　者: 潘婷婷
导　师: 李华
学　校: 东北大学
专　业: 电工理论与新技术
关键词: 电磁层析成像(EMT) 有限元法遗传算法图像重建正问题逆问题
分类号: TM15
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

电磁层析成像(EMT)是一种基于电磁感应原理的新型过程层析成像技术,具有测量时“非接触和非介入”的特点,避免了电极和物体之间接触电阻的影响,测量精度不受电极必须与被测物体接触良好的限制。并且EMT测量目标与装置之间不存在电流耦合,避免了极化现象,易于构成现场状况下长期可靠工作的检测系统。在医学上EMT抗噪性能好,对病人无电离辐射作用,无漏电,具有更好的无创性,并且造价低。因此,电磁层析成像应用领域十分广阔,具有巨大的工程应用潜力,是国际应用电磁技术的前沿性研究课题。本文在研究了现有电磁层析成像系统构成以及数据测量和图像重建的常用算法的基础上,对电磁层析成像方法进行了分析研究。针对电磁成像正问题求解的对象大多结构复杂且介质特征各异,难有解析解,以及电磁成像图形重建本身是非线性问题,而现有的算法成像质量差等缺陷,提出了一种基于有限元和改进的遗传算法相结合的新方法来实现电磁成像。本文在建立EMT敏感场数学模型的基础上,应用有限元分析法求解EMT正问题,为图像重建提供了可靠的先验信息。采用三角形剖分和相应的三顶点线性插值,插值函数采用一阶线性函数。利用大型有限元仿真软件Ansoft对敏感场进行仿真分析。针对EMT敏感场,详细地从敏感场内激励电流、激励频率和目标物质的属性对敏感场的影响,以及目标物质位置,材料对检测电压值的影响等方面进行了对比与分析。基于标准遗传算法,针对早熟现象以及接近最优解时在最优解附近左右摆动,收敛较慢等缺陷,对适应度函数和遗传操作进行了改进。改进后的遗传算法能较好地收敛到最优解,较好地保证了成像质量。本文最后在Matlab环境下对电磁层析成像技术进行了仿真。仿真结果表明有限元方法求解出的正问题的解有非常好的逻辑性、准确性、稳定性和较低的复杂性。改进后的遗传算法具有较好的收敛性,对目标物体定位比LBP法和牛顿拉夫逊法准确,成像质量更好。理论分析和仿真结果显示,将有限元法和改进后的遗传算法应用于电磁层析成像中是有效且可行的。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-17
  1.1 电磁层析成像研究背景及意义  11-12
  1.2 电磁层析成像概述  12-13
  1.3 电磁层析成像技术的发展及研究现状  13-15
  1.4 本文的主要任务及组织结构  15-17
第2章 EMT正问题的分析求解  17-31
  2.1 电磁成像基本原理及等效电路  18-21
    2.1.1 基本原理  18-19
    2.1.2 等效电路  19-20
    2.1.3 硬件系统  20-21
  2.2 EMT正问题的数学模型  21-24
    2.2.1 EMT正问题的场方程式  22-23
    2.2.2 EMT正问题的边值问题  23-24
  2.3 电磁场数值计算  24-25
  2.4 基于有限元法的EMT正问题求解  25-30
    2.4.1 有限元法介绍  25
    2.4.2 EMT正问题求解  25-30
  2.5 本章小结  30-31
第3章 EMT敏感场的仿真研究  31-45
  3.1 Ansoft软件的介绍  31
    3.1.1 Ansoft的介绍  31
    3.1.2 Ansoft的分析步骤  31
  3.2 Ansoft对EMT建模  31-34
  3.3 敏感场仿真分析  34-39
    3.3.1 激励电流对磁感应强度的影响  34-35
    3.3.2 激励频率对磁感应强度的影响  35-37
    3.3.3 目标物体属性对磁感应强度的影响  37-39
  3.4 检测电压值分析  39-43
    3.4.1 检测电压值分布  39-40
    3.4.2 目标物体位置对检测电压的影响  40-42
    3.4.3 目标物体材料对检测电压的影响  42-43
  3.5 本章小结  43-45
第4章基于遗传算法的图像重建  45-59
  4.1 EMT图像重建算法分析  45-49
    4.1.1 基于灵敏度系数的线性反投影算法(LBP)  46-47
    4.1.2 修正的牛顿拉夫逊法  47-49
  4.2 遗传算法  49-54
    4.2.1 遗传算法基本原理  50-51
    4.2.2 遗传算法与传统方法的比较  51-53
    4.2.3 遗传算法的实现  53-54
  4.3 基于改进遗传算法的图像重构算法  54-57
    4.3.1 图像重建数学模型  54-55
    4.3.2 改进的遗传算法  55-57
  4.4 本章小结  57-59
第5章图像重建的仿真实验  59-73
  5.1 场域剖分  59-65
    5.1.1 剖分准则  60
    5.1.2 存储方式  60-61
    5.1.3 有限元单元编号  61-63
    5.1.4 网格加密  63
    5.1.5 节点编号  63-64
    5.1.6 节点坐标  64-65
  5.2 剖分转换  65
  5.3 单线圈激励敏感场的灵敏度分布  65-66
  5.4 实验及结果分析  66-72
    5.4.1 像素块的划分  66
    5.4.2 仿真结果分析  66-72
  5.5 本章小结  72-73
第6章结论  73-75
  6.1 工作总结  73-74
  6.2 工作展望  74-75
参考文献  75-79
致谢  79-81
硕士期间发表的论文和参加的科研项目  81

基于有限元法和遗传算法的电磁层析成像方法的研究

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