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示蹤粒子的形態(tài)主要有固態(tài)、液態(tài)2種。PIV試驗(yàn)常選用的粒子有TiO2、Al2O3、PSL顆粒以及硅油粒子等，它們的密度、光散射率和粒徑分布在文獻(xiàn)<1>中做了歸納。做內(nèi)流測(cè)試時(shí)，液態(tài)的示蹤粒子容易在流動(dòng)過(guò)程中粘結(jié)在CCD視窗或片光窗口，前者導(dǎo)致CCD敏感度下降，后者則使距離片光較遠(yuǎn)的測(cè)試域光強(qiáng)減弱，引起圖像質(zhì)量的下降。因此，這時(shí)就必須隔一段時(shí)間對(duì)視窗和片光窗口進(jìn)行清理。近年來(lái)，從經(jīng)濟(jì)角度考慮，也有人嘗試用氣態(tài)的示蹤粒子進(jìn)行內(nèi)流的測(cè)試，如氧氣泡、乳化空氣泡等。戴光清等把表面活性劑（加入量為水體重量的0.005%）加入到水流中形成乳化空氣泡（直徑為1030m），作為PIV流場(chǎng)顯示的示蹤粒子，并對(duì)套筒間的旋轉(zhuǎn)環(huán)流場(chǎng)進(jìn)行了PIV測(cè)量，流場(chǎng)定量測(cè)試結(jié)果令人滿意，表明乳化空氣泡是一種品質(zhì)較高并且經(jīng)濟(jì)實(shí)用的PIV示蹤粒子。
當(dāng)流體密度和示蹤粒子密度相差很大時(shí)，粒子的跟隨性很差，致使相機(jī)獲取的圖像不能正確反映流場(chǎng)。胡華等<4>研究后認(rèn)為，當(dāng)在液體中使用PIV技術(shù)時(shí)，尋找與流體密度相當(dāng)?shù)牧黧w力學(xué)性質(zhì)很好的粒子并不困難，并且它們被加入到液體里之前大小很容易被確定。顯然，這給泵裝置內(nèi)流的測(cè)量帶來(lái)了方便。PIV試驗(yàn)的另一關(guān)鍵環(huán)節(jié)是如何將示蹤粒子引入測(cè)試區(qū)以獲得合適的濃度。PIV測(cè)試中對(duì)示蹤粒子濃度的限制，不但與激光強(qiáng)度的衰減、液體的流動(dòng)、粒子凝聚速度、信噪比等有關(guān)，還與查問(wèn)區(qū)的大小、光學(xué)系統(tǒng)的放大率以及片光的厚度等有關(guān)。測(cè)試時(shí)必須對(duì)上述諸多因素綜合考慮，盡量使測(cè)試區(qū)均勻地分布足夠多的粒子。示蹤粒子的施放一般有整體施放和局部施放2種方法。在泵裝置的測(cè)試試驗(yàn)中多采用整體施放法。
圖像采集在PIV的測(cè)試系統(tǒng)中，圖像的記錄系統(tǒng)一般有照相機(jī)和感光膠片以及固態(tài)充電耦合裝置（CCD）2種方式。普通膠片的分辨率較高，適合于高分辨率的流場(chǎng)測(cè)量；而CCD的分辨率較低，適用于低分辨率的流動(dòng)測(cè)量。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，CCD的空間分辨率在不斷提高，已達(dá)到3060像素2036像素，但由于價(jià)格較貴，目前難以普及應(yīng)用。
當(dāng)流動(dòng)中粒子的影像由膠片記錄時(shí)，雖然空間分辨率較高，但是無(wú)法實(shí)時(shí)觀察結(jié)果，并且工作量大。當(dāng)使用CCD照相機(jī)時(shí)，可以將粒子圖像的光信號(hào)轉(zhuǎn)變成電信號(hào)后直接傳送給計(jì)算機(jī)中的幀抓取器，然后由幀抓取器讀取數(shù)字化的粒子影像，并把信息直接傳送給圖像分析系統(tǒng)。這樣，不僅可以獲得圖像在線顯示，判斷試驗(yàn)參數(shù)（如激光能量、示蹤粒子濃度等）的配置是否合理，同時(shí)也能迅速地獲得測(cè)試結(jié)果。顯然，要想方便地解決在線優(yōu)化試驗(yàn)和保證空間高分辨率之間的矛盾，可以先用在線CCD相機(jī)進(jìn)行試驗(yàn)參數(shù)優(yōu)化配置，合適后再用膠片記錄圖像，以獲得高分辨率的圖像。
數(shù)據(jù)分析與后處理通過(guò)PIV圖像采集系統(tǒng)可以得到具有256個(gè)灰度級(jí)的粒子圖像，然后對(duì)查問(wèn)區(qū)內(nèi)粒子圖像采用統(tǒng)計(jì)平均分析方法提取速度信息，獲得整個(gè)流場(chǎng)的速度信息，基本的圖像分析過(guò)程如所示。從理論上看，PIV圖像的分析算法有2種：自相關(guān)分析法和互相關(guān)分析法。其理論計(jì)算速度可達(dá)0.1萬(wàn)個(gè)/s速度矢量，實(shí)際可達(dá)500個(gè)/s速度矢量，比傳統(tǒng)算法高出30倍以上。
PIV圖像基本分析過(guò)程自相關(guān)的處理對(duì)象是記錄在同一底片上的2次曝光的示蹤粒子圖像，當(dāng)流場(chǎng)中存在反向流動(dòng)時(shí)，難以確定流速的方向，即產(chǎn)生方向模糊，因此在復(fù)雜流動(dòng)中逐漸不再被使用。解決速度方向不確定性問(wèn)題的最佳途徑是采用互相關(guān)分析法。其對(duì)象是2次脈沖時(shí)得到的各曝光一次的示蹤粒子圖像，由于知道粒子圖像的時(shí)間順序，可以準(zhǔn)確地判斷流動(dòng)方向。即使在圖像質(zhì)量較差或示蹤粒子濃度較低的情況下，采用互相關(guān)分析也能得到較好的結(jié)果，這些特點(diǎn)使它更適用于復(fù)雜流場(chǎng)的測(cè)量。
但是，使用互相關(guān)分析要求所用的2幀粒子圖像之間時(shí)間間隔很小，這就對(duì)圖像獲得速度即幀速率提出了較高的要求。根據(jù)Adrain提出的PIV試驗(yàn)參數(shù)配置準(zhǔn)則，在2個(gè)脈沖間隔粒子的位移應(yīng)小于1/4的查問(wèn)域。為了提高幀速率，Wernet提出了跨幀技術(shù)。所謂跨幀，就是指在第1幀曝光時(shí)間結(jié)束之前發(fā)出第1束激光脈沖得到第1幀圖像，第2束激光脈沖在第2幀曝光時(shí)間開(kāi)始發(fā)出得到第2幀圖像，這樣就可以保證一對(duì)圖像之間的時(shí)間間隔短至1s以下。為了方便使用，PIV硬件系統(tǒng)還配有相應(yīng)的軟件包，如美國(guó)TSI公司開(kāi)發(fā)的Insight軟件，集測(cè)量控制和數(shù)字圖像處理于一身；并且還具備批處理功能，可快捷方便地獲得瞬態(tài)的矢量場(chǎng)、渦量場(chǎng)以及切應(yīng)變速率等參數(shù)的分布。
雖然立體測(cè)量與二維測(cè)量的基本原理是一致的，但是由于2個(gè)相機(jī)在獲取圖像時(shí)，其光軸都不垂直于片光平面，因此所獲得的圖像必然產(chǎn)生變形（distortions）。為了有效地消除圖像變形，最終產(chǎn)生高質(zhì)量的立體PIV圖像，必須對(duì)三維測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定。雖然立體PIV自身帶有專門的標(biāo)定鏡（放于流體之中），可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，但是，由于標(biāo)定鏡沒(méi)有經(jīng)過(guò)防漏處理，因此只能用于氣體，不能直接用于液體。對(duì)泵裝置進(jìn)行立體PIV測(cè)試時(shí)，只有自制標(biāo)定鏡才能進(jìn)行測(cè)試。進(jìn)行成功標(biāo)定之后，Insight軟件會(huì)自動(dòng)形成一系列的標(biāo)定函數(shù)。通過(guò)這些函數(shù)可以將圖像中的點(diǎn)和流體中的點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取流場(chǎng)中的速度矢量信息。最后，通過(guò)Insight軟件將左右相機(jī)拍攝到的同一區(qū)域的流場(chǎng)矢量轉(zhuǎn)變成立體PIV圖像。
泵裝置內(nèi)流測(cè)量主要成果回顧雖然PIV在全世界范圍內(nèi)得到廣泛的應(yīng)用，但是利用PIV技術(shù)對(duì)泵裝置內(nèi)部流動(dòng)進(jìn)行測(cè)量研究，到目前為止卻相對(duì)較少。作者根據(jù)掌握的文獻(xiàn)，對(duì)前人應(yīng)用PIV進(jìn)行泵裝置內(nèi)流測(cè)量的研究成果加以回顧和總結(jié)。
如果從測(cè)試水泵算起，泵裝置內(nèi)流測(cè)量大概始于20世紀(jì)80年代末。Paone等等用二維PIV對(duì)離心泵葉片間平面流場(chǎng)進(jìn)行測(cè)試，是這方面的最早研究。2年之后，Paone又對(duì)3種流量工況下的離心泵的無(wú)葉擴(kuò)壓器內(nèi)徑向速度和切線速度進(jìn)行了測(cè)試，并與LDV的結(jié)果作了比較。Akin和Rockwell等用二維PIV系統(tǒng)研究了離心泵內(nèi)葉輪與擴(kuò)壓器間隙瞬態(tài)的尾跡結(jié)構(gòu)和跡與葉片之間的相互作用。Shepherd、Olden-burg和Pap等也對(duì)離心泵葉輪以及蝸殼的瞬時(shí)速度場(chǎng)進(jìn)行了測(cè)量。楊華、劉超等利用二維PIV技術(shù)對(duì)一改型后的離心泵（全閉式）裝置內(nèi)葉槽進(jìn)行了測(cè)量，成功獲得了離心泵裝置在不同工況下的全葉槽內(nèi)的瞬態(tài)流場(chǎng)，充分表明了離心泵轉(zhuǎn)輪內(nèi)部流場(chǎng)的瞬態(tài)結(jié)構(gòu)和非定常性。該試驗(yàn)中離心泵轉(zhuǎn)輪和蝸殼用有機(jī)玻璃制作，其余均用不銹鋼制作。離心泵的設(shè)計(jì)流量為25m3/h，設(shè)計(jì)揚(yáng)程為8m，設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速為1450轉(zhuǎn)/min，比轉(zhuǎn)數(shù)為93.PIV測(cè)試系統(tǒng)包括雙脈沖的NdYAG激光器和CCD相機(jī)等。試驗(yàn)時(shí)，激光器的頻率為15Hz，脈沖間的時(shí)間間隔500ns，片光源厚度約為1.0mm，測(cè)試區(qū)域面積為100mm100mm，相機(jī)的分辨率為1000像素1016像素，相機(jī)的采集速度30幀/s，系統(tǒng)的最大采樣率為15速度場(chǎng)/s.1年以后，孫蓀<14>對(duì)半開(kāi)式離心泵裝置轉(zhuǎn)輪內(nèi)部流場(chǎng)進(jìn)行了PIV試驗(yàn)研究，獲得了轉(zhuǎn)輪內(nèi)部流場(chǎng)的分布規(guī)律。
湯方平、劉超等進(jìn)行了國(guó)內(nèi)最早的軸流泵裝置內(nèi)流測(cè)量，共選擇4個(gè)面進(jìn)行測(cè)量，依次是出口軸面、進(jìn)口軸面、出口斷面、進(jìn)口斷面。測(cè)試結(jié)果表明：軸流泵的特性直接與泵內(nèi)的流場(chǎng)結(jié)構(gòu)有關(guān)，尤其與葉片附近流體的脫流和回流有關(guān)；同時(shí)，還顯示了出口處的流動(dòng)結(jié)構(gòu)并非按軸線對(duì)稱的，而是存在強(qiáng)烈的振動(dòng)。該裝置模型中的管道和水池均用透明的有機(jī)玻璃制成，軸流泵的葉輪直徑為100mm，輪轂比為0.22，共4只葉片，測(cè)試時(shí)水泵的轉(zhuǎn)速為500r/min.為了獲取葉輪內(nèi)部流出斷面的流場(chǎng)圖像，有意加大了葉片出口和導(dǎo)葉進(jìn)口之間的軸向距離；為了獲取葉輪進(jìn)口和出口斷面的流場(chǎng)圖像，在水池的底板下面放置了1塊傾角為45的鏡片，以改變光線的傳播方向，使照相機(jī)可以成功地拍攝圖像。PIV測(cè)試系統(tǒng)的主要參數(shù)如下：查問(wèn)區(qū)大小為64像素64像素、脈沖間的時(shí)間間隔200s、片光大小為55mm、片光厚度為1mm.裝置模型如所示，各測(cè)量面如所示。
軸流泵裝置示意圖測(cè)量位置示意圖李永、李小明等在一個(gè)改良后的封閉式吸水池內(nèi)，在5種不同的工況下，對(duì)吸水管附近的流場(chǎng)進(jìn)行量測(cè)，全面反映了吸水池內(nèi)部的流動(dòng)狀態(tài)，得到測(cè)量面上的湍流特征。雖然吸水池不屬于泵裝置范圍，但是該試驗(yàn)所采用的封閉式吸水池，類似于泵裝置中的流道，故在此列出，以備參考。另外，李連超、常近時(shí)針對(duì)大型自來(lái)水系統(tǒng)使用的供水泵空化嚴(yán)重的問(wèn)題，測(cè)量了吸水池中的水流流態(tài)，并根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果分析了吸水池設(shè)計(jì)中來(lái)水管和水泵吸水管在布置上不對(duì)稱，以及低水位運(yùn)行時(shí)淹沒(méi)深度過(guò)小等問(wèn)題對(duì)水泵空化性能產(chǎn)生的影響，并對(duì)泵站吸水池的設(shè)計(jì)提出建議。
但是，從作者掌握的文獻(xiàn)看，雖然對(duì)離心泵裝置進(jìn)行了眾多的研究，并獲得了一些有意義的成果，但是，當(dāng)著眼于整個(gè)泵裝置的時(shí)候，卻發(fā)現(xiàn)研究的力度并不夠。比如說(shuō)，對(duì)流道（管道）的測(cè)量、對(duì)混流泵和貫流泵等的測(cè)量，幾乎都沒(méi)有開(kāi)展研究工作?？梢哉f(shuō)，國(guó)內(nèi)用PIV測(cè)試泵裝置內(nèi)流的研究工作剛剛起步。
PIV技術(shù)在流動(dòng)測(cè)量中的發(fā)展及其應(yīng)用展望由于PIV技術(shù)不但能顯示測(cè)試區(qū)域真實(shí)的流動(dòng)圖譜，而且還獲得高精度的定量測(cè)試數(shù)據(jù)，使人們能夠深入、透徹地認(rèn)識(shí)測(cè)試對(duì)象內(nèi)部流動(dòng)現(xiàn)象的本質(zhì)。同時(shí)，PIV測(cè)量所獲得的大量數(shù)據(jù)還可以與各種流體計(jì)算軟件（如fluent軟件、TASCflow等）的計(jì)算結(jié)果相互驗(yàn)證。因此，PIV技術(shù)自身不但獲得了飛速的發(fā)展（如TSI公司最近開(kāi)發(fā)的、對(duì)流場(chǎng)細(xì)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行測(cè)量的UltraPIV系統(tǒng)和MicroPIV系統(tǒng)），而且PIV系統(tǒng)的應(yīng)用也得到積極的探索。目前，二維PIV技術(shù)已基本成熟，立體PIV技術(shù)的研究和應(yīng)用（如全息PIV技術(shù)）方興未艾。但是，對(duì)具體的測(cè)試對(duì)象來(lái)說(shuō)，PIV的表現(xiàn)并非完美無(wú)缺，仍有必要對(duì)PIV的應(yīng)用范圍和應(yīng)用深度做進(jìn)一步的挖掘，不斷地?cái)U(kuò)大其在具體領(lǐng)域的應(yīng)用前景。例如：（1）結(jié)合測(cè)試對(duì)象的自身特點(diǎn)，對(duì)PIV系統(tǒng)進(jìn)行改造或?qū)IV系統(tǒng)中的部件進(jìn)行合理的選擇。例如在水泵內(nèi)流的測(cè)試中，很多情況下，如果不對(duì)水泵自身結(jié)構(gòu)進(jìn)行改型設(shè)計(jì)，只有改變光路系統(tǒng)，才有可能使相機(jī)成功捕捉到圖像；有時(shí)根據(jù)鏡頭到測(cè)試區(qū)域的遠(yuǎn)近和測(cè)試區(qū)域面積的大小，需要選擇合適的鏡頭。另外，如果對(duì)PIV系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較熟悉，可以進(jìn)行內(nèi)部光路的重新設(shè)計(jì)和線路的改造，以適應(yīng)試驗(yàn)自身的需要。
?。?）發(fā)展與其他測(cè)試手段相結(jié)合的PIV試驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)。眾所周知，描述不可壓縮流動(dòng)所需要的信息包括該流動(dòng)的主要原始變量（u、v、w和p）的時(shí)間經(jīng)歷和空間分布，而利用PIV僅能得到與速度場(chǎng)直接相關(guān)的信息。因此，必須結(jié)合流動(dòng)的精確壓力測(cè)量才能獲得對(duì)該流動(dòng)的全面認(rèn)識(shí)。而水泵轉(zhuǎn)輪內(nèi)部和流道內(nèi)的流動(dòng)都是有壓流動(dòng)，壓力是一個(gè)必不可少的重要參數(shù)。
（3）對(duì)圖像數(shù)據(jù)處理軟件的進(jìn)一步改進(jìn)?，F(xiàn)在，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)和新算法在圖像處理方面已經(jīng)得到不斷的應(yīng)用，這必將促使圖像數(shù)據(jù)處理速度和準(zhǔn)確性大大提高。
結(jié)論雖然PIV測(cè)量已逐漸成為常規(guī)測(cè)試手段，但是試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性受到眾多因素的影響，如研究人員的操作水平和經(jīng)驗(yàn)、示蹤粒子的均勻性和濃度的大小、片光強(qiáng)度的調(diào)整以及對(duì)固體邊界反射光的處理等。PIV在泵裝置方面的應(yīng)用研究還不多，特別是立體PIV測(cè)試，在國(guó)內(nèi)還沒(méi)有研究成果出現(xiàn)?？梢韵嘈?，隨著PIV技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)PIV測(cè)試的逐漸熟悉，PIV在泵裝置內(nèi)流研究中的應(yīng)用必將日益廣泛，步步深入，取得令人激動(dòng)的研究成果。