化工学报
化工學報
화공학보
JOURNAL OF CHEMICAL INDUSY AND ENGINEERING (CHINA)
2007年
8期
1948-1954
,共7页
周云龙%王强%杨志行%孙斌%陈晓波%王丽媛
週雲龍%王彊%楊誌行%孫斌%陳曉波%王麗媛
주운룡%왕강%양지행%손빈%진효파%왕려원
流型识别%Hilbert-Huang变换%小波包%Elman神经网络
流型識彆%Hilbert-Huang變換%小波包%Elman神經網絡
류형식별%Hilbert-Huang변환%소파포%Elman신경망락
气液两相流的流型影响着两相流的流动特性和传热特性,同时也影响着流动参数的准确测量以及两相流系统的运行特性.针对压差信号的非平稳和非线性特点,尝试利用Hilbert-Huang变换(HHT)和小波包分解对差压波动信号进行信号处理,进而建立流型的子波能量(IMF能量和小波包能量)特征,并以此特征向量作为Elman神经网络的输入量,从而实现对流型的智能识别.实验结果表明:这两种特征向量与Elman神经网络结合都能够较准确地识别出4种流型,并且各自都有不同的优缺点.另外与BP神经网络相比,采用Elman神经网络进行流型识别可以获得更高的识别率.
氣液兩相流的流型影響著兩相流的流動特性和傳熱特性,同時也影響著流動參數的準確測量以及兩相流繫統的運行特性.針對壓差信號的非平穩和非線性特點,嘗試利用Hilbert-Huang變換(HHT)和小波包分解對差壓波動信號進行信號處理,進而建立流型的子波能量(IMF能量和小波包能量)特徵,併以此特徵嚮量作為Elman神經網絡的輸入量,從而實現對流型的智能識彆.實驗結果錶明:這兩種特徵嚮量與Elman神經網絡結閤都能夠較準確地識彆齣4種流型,併且各自都有不同的優缺點.另外與BP神經網絡相比,採用Elman神經網絡進行流型識彆可以穫得更高的識彆率.
기액량상류적류형영향착량상류적류동특성화전열특성,동시야영향착류동삼수적준학측량이급량상류계통적운행특성.침대압차신호적비평은화비선성특점,상시이용Hilbert-Huang변환(HHT)화소파포분해대차압파동신호진행신호처리,진이건립류형적자파능량(IMF능량화소파포능량)특정,병이차특정향량작위Elman신경망락적수입량,종이실현대류형적지능식별.실험결과표명:저량충특정향량여Elman신경망락결합도능구교준학지식별출4충류형,병차각자도유불동적우결점.령외여BP신경망락상비,채용Elman신경망락진행류형식별가이획득경고적식별솔.
