检索结果-南通市图书馆

作者：陈才重庆大学

学位级别：硕士

硫是绝大多数钢种的有害元素，因此需对炼钢前铁水进行脱硫。我国目前的铁水脱硫还停留在人工操作模式，由操作人员根据经验和感觉进行操作，自动化水平低，且质量不稳定。国外一些脱硫控制模型大都是机理模型，要求非常稳定的生产流程... 详细信息

硫是绝大多数钢种的有害元素，因此需对炼钢前铁水进行脱硫。我国目前的铁水脱硫还停留在人工操作模式，由操作人员根据经验和感觉进行操作，自动化水平低，且质量不稳定。国外一些脱硫控制模型大都是机理模型，要求非常稳定的生产流程和工艺条件，且移植困难。本文在对脱硫预处理工艺流程特点及对影响脱硫率各种因素进行分析的基础上，实现了用RBF神经网络建立了铁水脱硫静态智能预报模型。本文首先详细介绍了RBF神经网络基本理论，接着对RBF的中心、宽度和权值的学习进行了深入的研究。其中RBF中心的选择尤为重要，其选择的好坏直接影响RBF性能。本文采用了次胜者受罚的竞争学习(RBCL)来确定RBF的中心，用这种算法可以自动提取中心的数目。为了进一步优化RBF的中心，本文引入了输入输出聚类思想，提出了在聚类过程中考虑样本输出的改进RPCL算法。RBF的宽度直接影响网络的泛化性能，其值偏大网络精度不够，偏小时泛化能力降低，因此本文采用了混沌搜索优化RBF的宽度。针对正则RBF权值学习中正则系数的确认问题，本文采用了EM算法学习RBF的权值，不必事先确定正则系数。最后，用铁水重量、铁水脱硫前含硫量、铁水脱硫后含硫量作为输出，用脱硫剂用量作为输出，基于RBF神经网络建立了铁水脱硫静态预报模型。并在此基础上，用所得到的数据对该模型进行了离线仿真。仿真结果表明：利用改进的RPCL算法学习不仅可以提取RBF的中心数目，还优化了中心位置，提高了模型的精度;基于混沌搜索优化的RBF宽度则保证了模型的泛化能力;利用RBF神经网络建立的铁水脱硫静态预报模型可以用于铁水脱硫过程中脱硫剂用量的预报。

关键词： RBF神经网络 RPCL 输入输出聚类混沌 EM

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基于广义遗传算法优化的脱硫静态模型的研究

基于广义遗传算法优化的脱硫静态模型的研究

作者：黄颖松重庆大学

学位级别：硕士

随着我国加入WTO，“以信息化带动工业化”成为各个工业企业发展的核心战略任务。在钢铁企业中，如何降低钢材中的硫含量，提高钢材质量，开发新品种是钢铁生产的一个重要课题。传统的铁水预脱硫主要采用人工控制，难以保证脱硫操作的... 详细信息

随着我国加入WTO，“以信息化带动工业化”成为各个工业企业发展的核心战略任务。在钢铁企业中，如何降低钢材中的硫含量，提高钢材质量，开发新品种是钢铁生产的一个重要课题。传统的铁水预脱硫主要采用人工控制，难以保证脱硫操作的稳定性，导致钢产品质量波动大，脱硫成本增加。本文以国内某大型钢铁公司为背景，采用数据挖掘方法建立脱硫静态模型，自动寻找脱硫过程的规律和知识，从而对脱硫过程进行决策支持，提高脱硫效果，降低脱硫成本，为全自动脱硫创造了良好的条件。本文采用径向基函数（RBF）神经网络作为建模工具。针对建模过程中出现的RBF中心和宽度难以确定的难点，在分析遗传算法机理和基本算法的基础上，提出了使用广义遗传算法对RBF神经网络模型的中心和宽度进行自适应选择，从而达到模型训练精度和范化能力的一个最优的平衡，从而提高模型的预报精度。文中详细介绍了广义遗传算法的思想和特点，阐明了广义遗传算法采用定向演化和局部最优状态定向转移相结合从而快速达到全局最优的寻优模式，从演绎逻辑、数学推理和生物进化三个方面证明了算法的合理性。提出了采用实数编码的“群中群”和多种群进化相结合的广义遗传算法，并通过程序仿真证明了改进算法与基本遗传算法相比具有明显的优越性。本文在分析脱硫工艺的基础上，通过有效的数据预处理和广义遗传算法，优化了RBF神经网络脱硫静态模型，通过测试，模型预报精度好于传统RBF神经网络模型，具有一定的实用性和推广性。最后，通过引入局部加权线性回归模型，在积极学习和消极学习的仿真结果对比的基础上，对脱硫过程的数据分布进行了简要的分析。

关键词：铁水预脱硫,数据挖掘,径向基函数神经网络,广义遗传算法,多种群进化,局部加权线性回归

基于免疫的混合学习算法在转炉提钒静态模型中的应用研究

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基于免疫的混合学习算法在转炉提钒静态模型中的应用研究

作者：任江洪重庆大学

学位级别：硕士

钒作为一种贵重金属，在钢铁冶金、电子工业和国防工业等众多领域有着广泛的应用。我国目前的提钒采取的是转炉提钒的方式，但转炉提钒为人工操作模式，自动化控制水平低，产品质量波动大。随着“以信息化带动工业化”成为各个工业企业... 详细信息

钒作为一种贵重金属，在钢铁冶金、电子工业和国防工业等众多领域有着广泛的应用。我国目前的提钒采取的是转炉提钒的方式，但转炉提钒为人工操作模式，自动化控制水平低，产品质量波动大。随着“以信息化带动工业化”成为各个工业企业发展的核心战略任务，转炉炼钢过程的计算机应用是转炉发展的重要方向。计算机应用的一个重要方式就是建立转炉提钒过程的数学模型。数学模型能定量地描述系统运动的规律，对科学研究和指导生产都具有非常重要的意义。目前，在炼钢、炼铁的许多领域，都建立起了数学模型，在提高技术水平、稳定技术指标等方面取得了相当好的应用效果。本论文对重庆大学自动控制研究所与某钢铁公司合作开发的“提钒过程静态模型及其控制决策计算智能研究”项目(以下简称项目)进行了深入的研究。对本项目的建模机制、模型算法、模型优化从免疫理论的角度作了新的探讨，将基于免疫的混合学习算法用于项目中径向基函数神经网络的建模，丰富了此项目的建模方法，进一步深化了对项目的理解。在对基于免疫的混合学习算法的探讨过程中，我们对算法的免疫学背景，免疫网络的相关理论作了较详细的阐述，并从免疫系统的角度对RBF神经网络做了全新的解释，提出了RBF神经网络就是人工免疫系统的观点。对基于免疫的混合学习算法的两种子算法：通过克隆选择进行学习方法和通过内部亲和力进行学习方法，从算法原理、算法步骤和算法验证等多个方面进行了详细的阐述。并最终将其用到了我们的提钒静态模型的建模上：采用通过克隆选择进行学习的算法建立具有足够预报精度的模型，再采用通过内部亲和力进行学习这种减量算法对模型进行调整，以使模型结构最简。通过仿真实验，证明基于免疫的混合学习算法相对于传统算法有明显的优越性。

关键词：基于免疫的混合学习算法通过克隆选择进行学习算法通过内部亲和力进行学习算法提钒静态模型

IEEE 802.15.4无线传感器网络的研究和实现

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IEEE 802.15.4无线传感器网络的研究和实现

作者：唐小军重庆大学

学位级别：硕士

无线传感器网络是一种特殊的Ad-Hoc网络,它具有自组织、快速展开、抗毁坏性强等特点,在军事、环境监测、医疗健康、工业控制等方面有着十分广阔的应用前景。近年来,随着无线通信、集成电路、传感器及微电机系统(MEMS)等技术的发展,使得... 详细信息

无线传感器网络是一种特殊的Ad-Hoc网络,它具有自组织、快速展开、抗毁坏性强等特点,在军事、环境监测、医疗健康、工业控制等方面有着十分广阔的应用前景。近年来,随着无线通信、集成电路、传感器及微电机系统(MEMS)等技术的发展,使得大规模生产体积小、成本低、具有数据收集、短距离无线通信和数据处理能力的传感器节点成为可能。技术条件的成熟和大量潜在的应用需求使得无线传感器网络受到人们越来越多的关注和重视。无线传感器网络正成为国内外无线网络研究的一个热点。本文主要研究无线传感器网络的设计及产品开发。无线传感器网络节点数量庞大、单个节点资源极其有限,网络设计的首要目标是有效节约能源,延长网络生命周期,并考虑网络的连通性。本文取得主要成果如下:(1)无线传感器网络节点设备及产品开发文中以Freescale的MC13192无线收发器及MC9S08GT60微控制器为基础成功得开发出通用的无线传感器网络节点设备,采用印刷线路技术研制出平面接收天线。整个无线传感器节点体积小,结构合理,成本低,能够满足企业客户的要求。(2)IEEE 802.15.4协议分析及软件开发深入研究了IEEE 802.15.4网络协议栈(包括物理层,MAC子层)、MC9S08GT60芯片的性能及指令系统,开发出与网络节点相应的软件。根据客户对产品数据传输频率要求低的特点,利用网络节点的休眠模式,使节点大部分时间处于休眠状态,有效地降低了节点的能耗。(3)WSN-AODV路由协议深入分析了AODV协议路由的建立过程及其在低功耗网络中的应用,针对LoWPAN等AODV协议的不足,提出了一个新的路由协议WSN-AODV。试验表明,特别是网络拓扑结构经常变化时,在能量消耗,鲁棒性和数据传输延迟等方面,WSN-AODV优于现有的LoWPAN路由协议。

关键词：无线传感器网络 IEEE 802.15.4 AODV WSN-AODV 无线传感器节点

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乒乓球机器人关键技术研究

乒乓球机器人关键技术研究

作者：周震重庆大学

学位级别：硕士

乒乓球运动开展广泛,能够和人对打的乒乓球机器人潜在需求巨大。现有发球机能以可调的频率发出不同旋转、角度、速度的乒乓球,供运动员回击,局限是不能打成回合,趣味性不够。有必要研制完整功能的乒乓球机器人,该机器人能够最大程度地... 详细信息

乒乓球运动开展广泛,能够和人对打的乒乓球机器人潜在需求巨大。现有发球机能以可调的频率发出不同旋转、角度、速度的乒乓球,供运动员回击,局限是不能打成回合,趣味性不够。有必要研制完整功能的乒乓球机器人,该机器人能够最大程度地模仿乒乓球运动中人的行为,能够以不同的策略发球、回击来球,而且能够调整各种参数以适应不同水平的运动员。乒乓球机器人模拟人的行为,要完成目标识别、目标三维定位、击球点预测、运动控制等过程。关键点是系统响应速度要快,在短时间内回击来球,为此独创性地采用直线电机X平台结合三自由度机械手(可扩展为六自由度机械手)完成乒乓球机器人位姿控制。方案由两个摄像头和计算机系统组成双目视觉系统以兼顾处理精度及速度的要求,计算机获取图像并进行滤波等处理后进行目标(乒乓球)识别,然后采用面积中心算法求取目标二维坐标,用两个摄像头得到的两条空间直线交汇算法得到目标的三维坐标;击球点的预测,通过分析乒乓球受力及飞行模式,建立数学模型,采用迭代法快速求解飞行轨迹;运动控制,由X平台及机械手并行完成,以提高系统响应速度及稳定性,两台永磁直线电机及其它构件组成的X平台完成球拍的位置控制,三自由度机械手完成姿态控制。建立X平台直线电机模型,得出传递函数,采用数字PID控制器进行控制。对机械手建立位姿描述,通过运动学反解得出关节的位移,用逆雅可比矩阵及其导数求解关节速度及关节加速度。 X平台及三自由度机械手均采用运动控制卡进行控制,并与计算机及视觉系统组成完整乒乓球机器人。最后对系统的关键环节用Matlab及Simulink进行仿真,验证方案可行。

关键词：机器人目标识别轨迹预测运动控制

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高炉异常炉况预报专家系统研究

高炉异常炉况预报专家系统研究

作者：李芳重庆大学

学位级别：硕士

高炉是钢铁生产企业的咽喉,必须为炼钢工序及时提供足够数量的合格铁水,炉况的好坏直接关系到企业的产量、质量、效益和安全生产。高炉炼铁是在一个密闭的容器内进行的,炉内发生的物理化学过程极其复杂,炉内现象和炉况状态无法直接观察... 详细信息

高炉是钢铁生产企业的咽喉,必须为炼钢工序及时提供足够数量的合格铁水,炉况的好坏直接关系到企业的产量、质量、效益和安全生产。高炉炼铁是在一个密闭的容器内进行的,炉内发生的物理化学过程极其复杂,炉内现象和炉况状态无法直接观察。因此,高炉炉热水平、异常炉况预报一直是国内外研究的热点。作者参加了我校与国内某大型钢铁企业炼铁厂“4#高炉异常炉况预报及应用”项目的研究工作,主要研究成果如下:(1)分析研究了高炉炼铁的工艺过程,产生异常炉况的机理、出现的征兆,为建立预报高炉炉热水平、高炉异常炉况的推理规则奠定了基础。(2)针对现场应用,开发出客户端OPC软件,在工作站可以直接读出PLC从高炉现场采集的实时数据。(3)对采集到的运行数据进行了加权平滑滤波处理,消除了包含在数据中的噪声。(4)从高炉的各种实测参数中,通过相关分析,确定影响高炉各种异常炉况的特征参数。(5)针对各种高炉异常炉况的推理需求,计算出有关特征值(平均值、偏差、变化梯度、方差等)。(6)分析研究了高炉测量参数的不确定性,通过特征参数隶属度的计算,确定推理前提条件的可信度。在高炉的运行过程中,隶属度的门槛值可以通过人机界面窗口随时进行调整。(7)建立了判断高炉炉内可能出现向凉、向热、难行、悬料、崩料、管道行程等异常炉况预报的知识库,实现了灵活、通用的推理机,向高炉运行人员提供了预报高炉炉热水平及异常炉况的工具。(8)利用条状图、曲线图等可视化技术,使运行人员通过图形可直观地分析判断高炉炉内可能出现的异常炉况。(9)基于Visual C++和SQL Server2000,开发出高炉炉热水平及异常炉况预报专家系统。开发的专家系统,知识库结构设计合理、推理机设计及实现具有通用性,功能齐全:在一定权限下,可以通过知识库管理系统完善专家知识(如:修正异常炉况逻辑推理图及其相关参数),实时查看异常炉况推理图、查询参数设定值、绘制参数曲线、预报异常炉况等等。系统的使用为企业带来了明显的经济效益,使用方便,速度快,命中率高,具有很强的实用性。

关键词：高炉异常炉况隶属度推理机知识库专家系统

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移动心电监护系统的研制

移动心电监护系统的研制

作者：李刚重庆大学

学位级别：硕士

远程医疗是采用通信技术为远离医院的患者或用户提供医疗、保健和咨询的服务系统。而远程监护(Telemonitoring)和家庭护理技术(Home Health Care, HHC)则是近年来远程医疗非常重要的一个研究领域,也是一个相对薄弱的研究领域。由于心脏... 详细信息

远程医疗是采用通信技术为远离医院的患者或用户提供医疗、保健和咨询的服务系统。而远程监护(Telemonitoring)和家庭护理技术(Home Health Care, HHC)则是近年来远程医疗非常重要的一个研究领域,也是一个相对薄弱的研究领域。由于心脏病和高血压的发作具有突发性和危险性的特点,一般将心电图的远程监护和报警作为家庭监护的一个重要应用。本论文开发的基于移动通讯的无线智能心电监护系统是一种集本地智能报警、实时监测、诊断与急救指导、心脏保健与咨询为一体的新型院外监护系统。监护中心能通过移动通信的无线传输将可以达到上百名的院外患者的心电进行在线、实时和长期监测。该系统既可作为院内监护(ICU/CCU)的延续,也可用来协助医生诊断不明原因的心悸、胸闷、胸痛和晕厥患者的病情;或用于急性心肌梗塞后,以及室性心律失常、高血压病等高危患者的检测和指导治疗。本论文主要的研究内容为以下三个方面: 1) 智能报警,并且能够实时传输数据的心电监护终端。智能移动终端采用一块MSP430 单片机作为数据采集的主要部分。本设计采用有源电极的设计方法有效地提高了信号的质量。在体积方面,除了单片机本身的体积很小外,该单片机还将大量的外围模块整合到片内,减少了很多其他的外围电路,都使中心处理单元微型化。同时有源电极的设计令放大电路前移以及采用了其他微型元器件(电源稳压芯片、电平转换器等)进一步使中心处理单元微型化。信号经过放大和初步的处理后由串行通讯接口传输到终端的主机。主机的管理和处理部分采用ARM7TDMI 结构的SAMSUNG S3C44B0X。采用嵌入式操作系统ucLinux 作为平台开发心电数据分析、分类和管理软件。使用ucLinux 的TCP/IP协议栈和PPPOE 协议,控制移动通信模块将识别出来的需要报警的心电数据实时的上传到监控中心。移动通讯的模块既可以采用GPRS,也可以采用CDMA 模块。2) 移动网络的数据传输和数据网关移动网络分为两个部分,无线部分和Internet 网。根据方式不同无线部分分为GPRS 和CDMA 网络。无论采用何种方式数据都被发送到无线基站,通过无线基站的数据网关发送到Internet 网的相应的服务器上(通过IP 地址指定)。无线发送数据的模块为GPRS modem 或CDMA modem。不管是那种modem它们都使用相近或相同的AT 指令集控制modem 和收发数据。通常不用直接使用AT 指令集,由ucLinux 调用这些命令控制modem。建立数据链路以后,通过ucLinux

关键词：远程监护移动通讯家庭护理技术心电图 ARM MSP430

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基于数据挖掘的高炉异常炉况分析

基于数据挖掘的高炉异常炉况分析

作者：任盛怡重庆大学

学位级别：硕士

高炉炼铁必须为其后的炼钢工序及时提供足够数量的优质铁水,炼铁过程所用的能耗占整个钢铁企业的60%,且高炉也是事故频发的重大设备。目前国内高炉异常情况主要靠人工监控,少数靠从国外引进的专家系统,技术引进费用高,且移植性差。作者... 详细信息

高炉炼铁必须为其后的炼钢工序及时提供足够数量的优质铁水,炼铁过程所用的能耗占整个钢铁企业的60%,且高炉也是事故频发的重大设备。目前国内高炉异常情况主要靠人工监控,少数靠从国外引进的专家系统,技术引进费用高,且移植性差。作者在参加国内某大型钢铁企业“高炉异常炉况预报研究及应用”项目过程中完成这篇论文,主要的成果如下:①针对高炉的实际运行情况,分析高炉运行参数的作用和意义,针对专家系统知识获取的瓶颈问题,提出将数据挖掘引入专家系统以辅助其更有效的工作。通过现场调查以及对高炉运行历史数据的统计分析,提取参数变化的特征值,作为高炉专家系统知识信息库的数据来源。②十字测温反映了料面煤气温度的变化,本文通过分析高炉运行对十字测温的影响,从中提取特征值作为高炉管道发生的信息,仿真十字测温曲线的形状变化以说明所给出算法的有效性。③采用K-Means算法对高炉状态参数进行聚类分析,通过实际数据的分析比较,确定该算法对高炉参数分析的最优聚类数和迭代次数,最后得出各参数的运行理想值。通过统计分析、反复试验及现场考核确定高炉参数的最优阈值,并分析所判断的炉况和实际情况的差别。④本文引入扩展卡尔曼滤波奇异值分解法,以调整BP神经网络的权值,有效地克服了BP神经网络收敛慢、易陷入局部极小值的缺点,提高了计算的速度、滤波的数值稳定性和神经网络的输出精度。仿真试验说明了改进算法有较好的收敛速度和精度。⑤在高炉热状态预报中,建立向凉、向热分类模型,利用基于扩展卡尔曼滤波算法的BP神经网络对高炉向凉向热进行分类,辅助高炉专家系统运行。分析高炉十字测温曲线的规律变化,利用基于扩展卡尔曼滤波算法的BP神经网络对十字测温环的8个温度点进行预测,以预测高炉管道的发生。对分类和预测给出相应仿真试验结果,实验结果表明使用本文算法进行的向凉、向热分类和管道预测准确度较高,与实际高炉运行状况相符合。

关键词：数据挖掘高炉十字测温 BP神经网络卡尔曼滤波分类预测

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人工神经网络在数据挖掘中的应用

人工神经网络在数据挖掘中的应用

作者：李艳环重庆大学

学位级别：硕士

由于历史数据本身的偶然性和不规则性，数据挖掘需要面对的往往是一些带有噪声的、非线性的、杂乱的数据，处理这些数据刚好是神经网络的优势所在;而神经网络实现过程中需要大量的数据来产生充足的训练和测试模式集以有效地训练和评估... 详细信息

由于历史数据本身的偶然性和不规则性，数据挖掘需要面对的往往是一些带有噪声的、非线性的、杂乱的数据，处理这些数据刚好是神经网络的优势所在;而神经网络实现过程中需要大量的数据来产生充足的训练和测试模式集以有效地训练和评估神经网络的工作性能，这又恰恰是建立在数据仓库或大型数据库上的数据挖掘所能提供的。由于两者优势互补的关系，开展基于神经网络的数据挖掘研究有很大的实践意义。对数据挖掘实验方法的研究，是目前人工智能领域的前沿课题，也将是未来智能决策技术的发展方向。一个好的DM方法不但会导致软件工业的一次质的飞跃，而且也会给其他工业乃至世界经济、社会进步的进程产生深远影响。论文在分析数据挖掘各种技术的基础上，着重研究了人工神经网络在数据挖掘中的应用。在论文中，着重考虑了人工神经网在数据挖掘中的数据准备问题、网络参数的选取问题等等;针对原有BP神经网算法效率较低、容易陷入局部极小等现状;提出了一种改进的BP算法：改进的BP算法着重改进了权值的调整频率及效率：文章在理论上进行了推证，并利用数学逻辑中的“与”问题进行了实验。实验结果证明了改进的BP算法缩短了学习时间、提高了学习效率，并在一定程度上避免了学习中的局部极小问题。

关键词：数据挖掘人工神经网络 BP算法预测模型

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FQJ—108天然气计量专用系统

FQJ—108天然气计量专用系统

作者：魏海波重庆大学

学位级别：硕士

作为重要的化工原料和清洁能源天然气，在贸易交接过程中的计量目前以孔板差压式流量计测量体积流量为主，测量方式正大规模地由机械式向电动单元组合式发展。基于当前的市场前景和天然气流量计量的现状，作者开发出了FQJ-108天然气计... 详细信息

作为重要的化工原料和清洁能源天然气，在贸易交接过程中的计量目前以孔板差压式流量计测量体积流量为主，测量方式正大规模地由机械式向电动单元组合式发展。基于当前的市场前景和天然气流量计量的现状，作者开发出了FQJ-108天然气计量专用系统。该系统以SY/T6143-1996最新算法为标准，以两级计量为设计思想，采取PC-BASE的硬件平台和嵌入式操作系统的软件平台为开发模式。整个系统主要由计算机、积算单元、变送器等部分组成，根据生产需求实现系统的灵活配置。计算机实现HMI人机接口和数据管理平台，具有工艺流程图、实时动态显示、实时和历史趋势图、报警、报表、数据记录、参数设定等功能。积算单元固化有流量计量专用软件和通讯软件，实现数据采集、计算、补偿、存储、通讯等功能。变送器将现场信号转换为电信号送到积算单元。文章详细地阐述了软硬件系统的原理和流程框图。文章提出了根据简单牛顿迭代法来计算流量，改变精度判据并降低判据数数值，从实际迭代次数、运算精度来看效果与快速迭代法相当。采用积分求和法对流量进行累加。该系统充分利用微电子技术和计算技术以及通过实际现场总结的经验，主要从测量与变送环节采取的措施、相关参数的在线实时补偿算法、非正常情况的在线补偿三个方面对如何提高量精度加以论述，尽可能地弥补孔板差压式流量计量程比较小、检定周期短、维护环节多、准确度低的不足。系统采用工业标准的Modbus作为主要的通讯协议，对自定义协议的设备采用通讯控制器实现协议转换，并提出了提高通讯效率的多种方法以及远程通讯的实现方案。通过通讯程序监控软件实现多外设接入，而积算单元也可以作为单独的设备接入到其它的系统中去。文章的工程实例从功能以及画面、流量计算、补偿对比、报表系统等方面加以详细论述。并提出应采取的接地抗干扰、软件抗干扰措施。综上所述，该系统融合了计算机、通讯、控制技术，以及先进的传感技术、测量技术和数据库技术。认为其成功主要体现在系统结构先进性、开发思想的先进性、完善的自动补偿技术、高速多通道计量、实时在线组态以及良好通用性和扩展性等几个方面。文章最后指出，基于现场总线的全数字化天然气流量计量系统其代是该量领域的发展方向，应尽快加以完善和推广。

关键词：天然气流量计量系统,SY/T6143-1996标准,牛顿迭代法,提高精度,通讯协议,工程实例