基于复杂度特征的气液二相流流型识别方法

针对气液二相流压差波动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于经验模式分解(EMD)复杂度特征和支持向量机的流型识别方法。该方法首先对二相流压差波动信号进行经验模式分解,将其分解为若干个固有模态函数(IMF),然后对每一个IMF分量提取复杂度特征作为流型特征向量,并以此作为输入参数建立支持向量机分类器来识别流型。对水平管内空气-水二相流的实验结果表明,文中提出的方法能准确地识别流型,从而为流型识别提供了一种新的有效方法。     

基于距离评估的气液二相流流型识别方法

为了克服气液二相流特征融合后不相关特征过多的问题,提出了基于距离评估和支持向量机(SVM)的气液二相流流型识别方法。首先利用经验模式分解和小波包方法对原始的压差波动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域特征参数组成融合特征,然后采用距离评估方法对融合特征进行评估,根据距离评估因子的大小挑选出敏感特征作为SVM的输入,进而实现对流型的自动识别。水平管内空气-水二相流流型识别结果表明:该方法能够准确获取流型的敏感特征,减小运算规模,提高识别准确率。     

槽式孔板气液二相流差压信号的时间序列分析

槽式孔板是一种新型的气液二相流流量传感器,为了研究其二相流测量特性,提出了一种新的信号处理方法。首先应用小波变换模极大值滤波方法对差压测量信号去噪,然后对滤波结果进行经验模式分解得到有限个经验模式函数(IMF),进而对IMF建立自回归(AR)模型,研究了AR模型的参数与气液二相流流型以及分相流量之间的关系。这种信号处理方法能够使具有非平稳特性的差压信号满足时间序列分析的建模条件,AR模型的参数可以有效地区分气液二相流流型,并与气液分相流量的变化密切相关,为气液二相流流型识别和流量计量算法的研究奠定了基础。     

基于峭度系数和隐马尔科夫模型的气液两相流流型识别方法

为了研究垂直上升管中气液两相流流型,采用经验模态分解与峭度系数相结合的方法对垂直上升管中的气液两相流进行流型特征提取,利用隐马尔科夫模型对流型进行识别。首先对采集的电导波动信号进行经验模态分解,然后根据得到的固有模态函数分量求取峭度系数,并将其作为特征向量,输入到已经训练好的隐马尔科夫模型中对流型进行识别。实验结果表明该方法能够准确地识别出3种典型流型,且识别效果良好。     

基于小波包能量特征的气液二相流流型识别方法

论述了小波包分解及其能量谱处理压差信号的原理与方法,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出小波包能量特征的概念及算法,并对水平管内空气-水二相流的压差信号进行特征提取,得到各流型的小波包能量特征,然后与BP神经网络相结合,提出一种新的流型识别方法,并用实验数据验证了该方法的正确性和有效性。     

基于经验模式分解三相流型信号去噪方法研究

经验模式分解(EMD)作为一种信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。应用经验模式分解(EMD)对模拟信号及实测油气水三相流压差波动信号进行滤波去噪处理,分别与db8小波及Haar小波的滤波去噪效果进行定量比较。结果表明:EMD方法与小波方法一样能有效地处理短时瞬态及含宽带噪声的信号,但EMD方法更直接,更方便,且不受小波基函数选择的影响,因此EMD方法更具有通用性和稳定性,从而为三相流流型信号的预处理提供了又一种有效的方法。     

气液两相流中压力波动信号的混沌分析

对气液两相垂直向上并流中压力波动信号的混沌分析表明：外界噪声的干扰不可避免地会进入压力波动信号,从相空间内的吸引子图可明显地观察到噪声的存在,实验中采取多种手段,尽可能地把噪声的干扰降到最低极限,为提取反映系统特征的有效信息作前期准备。将预处理过的数据进行混沌分析得到,气液两相流的压力波动信号特征由两部分组成,低频部分（大气泡的运动或大尺度气液波动）和高频部分（如液体脉动、界面湍动等）。并且对应于不同操作条件下的流动体系,相关分维和Ｋｏｌｍ ｏｇｏｒｏｖ 熵均有较大变化,由此可区分流型。研究表明,对压力波动信号的混沌分析有助于深入理解系统的动力学特征。     

多尺度信息熵特征的气液二相流流型识别方法

为研究垂直上升管中的气液二相流的流型,利用自制的多电导探针的测量系统采集了4种典型流型的电导波动信息。根据小波包变换能将电导波动信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,对其进行了3层小波包分解后并计算了各个频段的信息熵特征向量,并作为特征参数输入到E lm an神经网络进行训练,实现了与神经网络相结合流型的智能识别。研究结果表明,该方法能够很准确地识别出4种流型,且提取特征比较方便,从而为流型识别提供了一种新的有效方法。     

气液二相流压差信号的Hurst指数及复杂性分析

对垂直向上4 mm圆管内气液二相流进行了实验研究,获得了弹状流、搅拌流以及环状流的压差波动信号;分别计算了3种流型下压差信号的Hurst指数值,并与常规通道下的H值进行对比;提取压差信号的复杂性测度特征值(近似熵与盒维数),分析其随气相折算速度的变化趋势。研究表明:文中所获得的小通道不同流型的H值均小于0.5,表现出一定程度的反持续性,而常规通道的H值均大于0.5;近似熵与盒维数对流型变化是敏感的,通过分析其随气相折算速度的变化,有助于了解小通道二相流动力学机理。     

微通道内气液(液液)二相流的实验研究进展

综述了微通道内气液(液液)二相流的流型特征.微通道内气液二相流常见的流型为泡状流、弹状流、环状流和翻腾流;液液二相流常见的流型为液滴流、塞状流、平行流及环状流.分析了不同操作条件对气液(液液)二相流行为的影响.介绍了微通道内气液(液液)二相流流型判别谱图,对常用的弹状流、液滴流和塞状流进行了重点介绍.指出了微通道内气液...     

气液两相流差压波动信号的Hilbert-Huang变换特性

将Hilbert-Huang（HHT）变换应用于中小管径水平管气液两相流差压波动信号的分析.利用经验模态分解（EMD）方法把信号分解成多个内模函数(IMF),再对各内模函数进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱,并提取各内模函数的信号能量特征.在此基础上比较了不同管径下信号分析的结果,分析了不同频段的能量分布与流型变迁的关系,并讨论了小波变换和HHT两种信号处理方法各自的特点.实验结果表明,HHT可以用于非线性非平稳信号的分析,提取的能量特征值反映了水平管气液两相流的流动状态和流型的变迁,该方法为水平管气液两相流差压波动信号的研究提供了借鉴.     

基于经验模式分解与主元分析的耐火材料声发射损伤分类

耐火材料微观结构十分复杂,其破坏形式呈现多样化、复杂化,如何对其损伤进行高效准确地判别十分重要。为此,借助声发射技术对镁碳质耐火材料受压过程进行了损伤声发射信号采集,针对海量声发射数据,首先采用了经验模式分解结合主元分析,对声发射信号进行了特征提取与参数化降维:在大量的声发射时域与频域参数中,选取前7个主元来表征损伤,其损伤贡献率可以达到99%;之后将主元作为支持向量机输入进行损伤分类,将损伤分为两个主要类型,基质相与界面相损伤;最后将分析结果与扫描电镜结果进行对比分析,发现两者结论可以较好地吻合,可为运用声发射手段检测耐火材料损伤提供一种高效准确的解决方案。     

水平气液两相流流型图像信息递归特征分析

采用高速摄像机在气液两相流实验台上拍摄各种典型流型的流动时频,将单帧图像提取信息熵组成时间序列。对信息熵时间序列进行WVD分析,对气液两相流几种典型流型以及过渡流型的演化轨迹进行解析。同时对序列进行了近年来较少用到的非线性混沌递归图分析（RP）,将其分析结果同WVD的分析结果进行对比,在对流型演化轨迹提出新的见解外也对WVD的分析结果进行验证。在分析后将100组不同流型的信息熵序列进行平均值计算,列出随气体体积流量增大的变化趋势图,进一步对流型信息熵与气流量的关系进行说明。最后讨论了气液两相流容积含气率与信息熵的关系。结果表明：流动图像的信息熵序列结合WVD与RP可以对气液两相流型演化轨迹进行很好表征。同时流型图像的信息熵能够对气液两相流各种流型的容积含气率进行表征,是一种有效的流型图像特征参数。     

基于改进集合经验模态分解和深度信念网络的出水总磷预测

出水总磷的准确预测对于城市污水处理厂的高效、稳定的运行至关重要。文中针对城市污水处理过程中出水总磷难以预测的问题,提出一种基于改进集合经验模态分解（modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD）和深度信念网络（deep belief network, DBN）的出水总磷预测方法。首先,设计一种MEEMD算法对城市污水处理过程出水总磷数据信号进行分解,获取多个本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）组合;然后,建立一种基于模拟退火（simulated annealing, SA）算法的深度信念网络预测模型,通过优化的模型结构对分解后得到的每个IMF分量进行有效预测;最后,通过大气CO₂浓度预测和城市污水处理出水总磷预测验证了所提出方法的有效性。     

符号动力学信息熵在气液两相流型电导信号分析中的应用

时间序列的符号动力学信息熵H_k因其计算简单快速,对数据量要求小,而被应用于非线性时间序列的分析中。将其应用于气液两相流型电导信号的分析中,首先通过其在高斯白噪声中的应用,来分析参数的选择标准。接下来讨论不同参数选择对气液两相流型识别的影响,并将流型信号的H_k-up同3种典型仿真信号进行对比。最后采用分段计算H_k-up的方法对气液两相流型电导信号进行分析,剖析了各种流型的演化规律。分析结果表明:符号动力学信息熵是一种有效的分析气液两相流电导信号的方法,能够有效区分不同流型,并能够反映不同流型的演化规律特性。     

基于声发射技术的垂直管气液两相流动检测方法

声发射（AE）作为一种无损检测手段,用于气液两相流的测量具有非侵入式、测量不破坏被测管道及流场分布,信号强、灵敏度高等优点。利用声发射技术在河北大学垂直管气液两相流管道上进行了大量实验,运用现代信息数据处理方法对气液两相流垂直管道流型特征参数进行了提取。分析结果表明利用声发射手段提取出的流型特征参数可以反映出典型流型下的动力学特征。垂直管道中,泡状流、弹状流、环状流以及过渡状态下的乳沫状流在时域和频域信号中有着明显区别,小波能量和小波包分解后的信息熵的值也存在较大的差异性,从另一角度验证了在不同流型下两相流体在管道内部不同的运动状态,利用模式识别的思想,对垂直管4种典型流型进行了流型识别,取得了较好的效果,研究结果表明声发射技术可以作为一种技术手段用于气液两相流流动的检测。