槽式孔板的气液两相流测量特性

为了准确计量气液两相流量,选用槽式孔板作为一次传感元件、以空气/水为测量介质,进行了一系列的实验.介于两相流动的随机波动特征,对气液两相流流过槽式孔板时产生的差压信号进行了处理,提取出能够反映气液流量变化的几个统计特征量,总结了差压信号的平均值、标准差、自相关最大值和(0,4)Hz频段功率随气液流量变化而变化的规律,为两相流流量计的开发奠定了基础.     

水平管气液两相流涡街的动力学特性分析

针对水平管气液两相流涡街信号,采用HHT方法对其进行分解,得到信号各固有模态分量IMF,并对其进行傅里叶变换,计算各IMF的能量大小及所占比例来区分涡街信号成份.提出了以涡街信号所占能量比达到60％作为判断涡街脱落稳定的标准.实验结果表明,利用HHT方法对气液两相流钝体绕流信号进行分解,并通过所得IMF的能量比能有效地对涡街脱落的稳定性进行判别.最后分析了不同流动状况下流体绕钝体流动的机理及其动力学特性的区别.     

基于环形管差压波动信号测量气液两相流气相含率的研究

设计了一种新型多圈环形管用于气液两相流参数的测量,对环形管上升段水平方向内外侧差压波动信号进行了分析,采用无因次分析方法获得与差压波动信号均方根相关的特征量,建立了此特征量与容积含气率的关系模型,并在此基础上进行了实验.实验结果表明与差压波动信号均方根有关的特征量和容积含气率存在一定的关系,在考虑到气体密度的影响之后,引入气体密度对关系模型进行修正,建立了差压波动信号均方根和容积含气率量纲1的线性关系模型.在容积含气率小于0.65时,气液两相流的容积含气率测量误差小于5%,为气液两相流的容积含气率测量提供了一种方法.     

垂直于水平流向的气液两相流重位压差波动信号分析

以往对差压波动信号的分析,通常是指平行于流向测得的管道的沿程压力损失或节流装置产生的压力差。本文首次分析了垂直于水平流向的气液两相流重位压差波动信号。根据流体力学基本方程,分析了重位压差与截面含气率的关系,并在天津大学低压油气水三相流实验装置上进行了实验,讨论了不同流型下重位差压波动信号的功率谱密度特性,重位压差的相对统计方差特性,不同流型下重位压差时均信号的特性,以及重位压差波动信号与时均信号在不同流型的互补特性。     

气液两相流电导传感器测量波动信号的Wigner-Ville分析

流型是两相流中非常重要的流动参量,不同流型下的两相流流动特性及传热传质性能有很大不同。流型也严重影响着两相流参数测量的准确性。利用新近研制的两相流电导传感器,在垂直上升气液两相流管中采集了不同流型下的电导波动信号,采用W igner-V ille分布(WVD)在时频域内处理了电导波动信号,观察到了WVD特征与流型之间的关系,取得了较好的气液两相流流型辨识效果。     

基于改进HHT的脉搏信号分析方法

利用传统希尔伯特-黄变换(HHT)处理脉搏信号时,经验模态分解(EMD)分解精度低,并且存在模态混叠问题。为此,提出一种改进的HHT方法。结合时变滤波(TVF)对脉搏信号进行EMD得到一系列本征模态函数(IMF),采用相关系数法提取有效的IMF分量,并对其运用希尔伯特变换得到脉搏信号的Hilbert谱和边际谱。实验结果表明,该方法可提高分解精度,有效解决模态混叠问题,同时去除信号中的干扰成分,得到的Hilbert谱和边际谱能够准确反映脉搏信号的时频特性。     

基于小波神经网络的气液两相流流型识别方法

为了克服传统流型识别方法的特点,采用小波分解和RBF神经网络技术来实现气液两相流流型的智能识别。首先测量了水平管内气液两相流的差压波动信号,其次应用小波分解对流型的动态差压波动信号进行了分析并提取流型特征,最后将小波能量特征作为RBF神经网络的输入,从而实现对流型的智能识别。仿真结果表明:该方法能够较好地识别出4种流型,从而为流型的在线识别提供了一种定量的流型识别方法。     

改进HHT在线滤波算法在电液伺服系统控制中的应用

希尔伯特一黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种针对非线性非平稳信号时频分析的有效方法,在诸多领域有着广泛应用.目前HHT变换主要应用于离线分析,为了将HHT变换引入电液伺服控制系统,实现了一种HHT的在线滤波方法,通过改进的经验模式分解法(EMD),能对系统的输出信号进行实时滤波处理,并适用于电液伺服控制系统.首先设定一定长度的滤波窗口,利用文中改进后的EMD分解法对窗口内的数据进行经验模态分解,从中得到噪声分量和其他干扰信号分量.然后从原信号中去除噪声和干扰信号分量,达到滤波的效果.由于该滤波器的时延特性不随控制信号频率的改变而改变,只与滤波器的窗口长度有关,因此在控制器中可进行延时补偿,将基于HHT在线滤波器的控制方法应用于电液伺服控制系统中,系统输出在相位和控制效果方面都取得了良好的效果,验证了该方法的实用性.     

基于改进Canny算子的气液两相泡状流图像分割算法

图像分割是多相流高速视频分析的前提和基础。本文基于改进的Canny算子给出一种泡状气液两相流的图像分割方法。该方法充分考虑原始图像的灰度分布信息,利用高斯Sigma平滑滤波器有效地保持了边缘及消除了噪声,通过梯度的非极大值抑制和滞后阈值化处理后,获得了清晰的气液两相流泡状流图像边缘,为泡状流流动特性分析奠定了分析基础。     

泡罩塔板上差压波动信号的R/S分析

采用域重新标度(R/S)分析方法研究了泡罩塔板上的差压波动信号,得出泡罩塔板上差压波动信号的Hurst指数在0.33～0.49之间,<0.5说明差压波动信号具有“反持久性”。发现泡罩塔板上不同操作条件下,差压波动信号分形维数变化范围为1.51～1.67,且不同气液两相流型分形维数D存在差异:喷溅流型1.50相似文献   

基于经验模态分解的油气两相流流型状态监测

基于经验模态分解技术,采用能量评估和阈值概率统计手段,提出了一种油气两相流流型状态监测的新方法.油气两相流差压信号是一典型的非平稳多组分信号,经验模态分解首先将差压信号分解成9阶本征模函数,按照频率范围可以划分为3个子带:高频带(30～50 Hz),中频带(5～30 Hz)和低频带(0～5 Hz).在不同流型下,中频带的能量变化很显著,跟踪捕捉中频带能量变化可以监测两相流流型的跃迁.首先确定不同流型下对应的归一化能量阈值,阈值概率统计技术通过移动时间窗扫描中频带子信号的方式来监测流型状态变化.油气两相流的实验结果表明该方法是有效的,为两相流流型状态监测提供了新途径.     

多模态动态核主成分分析的气液两相流状态监测

气液两相流流动过程作为一种非平稳过程,其状态的变化具有时变性、非线性、随机性等复杂流动过程的特点,其流动状态的实时监测对掌握其流动过程的产生、发展及转化,保障实际生产的安全稳定运行具有重要意义.特别是流动状态的过渡过程反映了流动状态的发展及演化,其流动结构非常复杂.针对气液两相流的3种典型流动状态及过渡转化过程,在多传...     

一种HHT谱矩阵的车内噪声语音端点检测

由于车内噪声的存在,使语音的检测率降低得非常明显,这给智能汽车的语音控制带来了困难。提出了一种基于HHT谱矩阵的检测方法。该方法通过分析HHT的特点,以及噪声、语音信号的幅度分布特点,以帧为单位对输入信号HHT的时、频、幅矩阵进行处理,构建幅值-时间曲线,通过对前端噪声段的估计,自动设定阈值对整个信号的语音段进行检测。实验结果表明,该方法在车内噪声较强的情况下仍能有效检测语音段。     

基于狭缝文丘里管的气液两相流测量

提出了一种新的气液两相流测量系统-狭缝文丘里气液两相流测量系统.理论分析表明,狭缝文丘里管利用对称结构可以减小或消除摩阻压降的影响,中间狭缝处垂直于水平流向的重位压降的测量同样避免了沿程摩擦阻力的影响.提出了基于狭缝文丘里测量系统的气液两相流非分离测量方案,并进行了实验研究.利用狭缝文丘里重位压降信号在三类流动下的特性,可以直接识别流型,在不同的流型下用相应的测量模型求解气液两相的流量.结果表明该方法是可行的.     

控压钻井井下气侵工况的自适应参数及状态估计

针对控压钻井过程中井下可能发生气侵的特殊工况,提出一种可在异常工况下估计井底压力,并借此判断异常工况的方法.首先,基于简化的漂移通量模型,在传统控压钻井水力学模型中添加气体膨胀项,建立控压钻井气液两相流模型;其次,将井下环空摩擦积分和井底气侵量视为未知参数,将井底流量视为未知状态,设计一种可对未知参数以及未知状态进行联合估计的自适应观测器,并以此为基础估计井底压力;最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性.仿真结果表明,所建气液两相流模型可在井下发生气侵时模拟井底压力变化,且所提观测器能实时准确地跟踪井底流量及压力变化.     

接触角滞后对变截面微通道内水银液滴流动特性影响的数值仿真研究

微通道中气-液两相流的流动特性复杂,影响因素众多,表面效应成为了微流体流动的主要影响因素。在表面张力作用下,静态接触角由固相和液相物性决定,而动态接触角和接触角滞后则受表面粗糙度、表面不均匀性、表面污染等很多因素的影响。本文利用FLUENT中的VOF-CSF模型研究了惯性微流体开关中水银微液滴在变截面微通道内两相流的流动特性。通过动态和静态接触角滞后的UDF函数对变截面微通道中内流动特性的影响进行了数值仿真分析。结果表明,接触角滞后对水银微液滴的流动特性有重要影响,接触角滞后性越大,水银液滴越难通过微阀而进入储液槽闭合信号电极。由于水银液滴在加速度作用下接触线运动速度较低,动态接触角对流动特性的影响可以忽略,动态接触角可由静态接触角代替。     

基于希尔伯特-黄和小波包的UWB信号检测方法

针对希尔伯特-黄变换在超宽带脉冲检测中检测性能受限于信噪比的问题,研究并分析了筛选终止条件以及小波包去噪方法,结合新终止条件,给出了希尔伯特-黄变换与小波包分析联合检测的新方法。采用新方法对噪声中的超宽带信号进行检测分析,并运用均方根误差公式对该方法的检测性能进行仿真比较。仿真图表明,新方法能较为准确地重构出淹没在强噪声下的脉冲,成功克服HHT变换在检测超宽带脉冲时受噪声强度影响较大的问题,从而改善强噪声环境下脉冲信号的检测效果。     

基于小波分解的自适应滤波算法及其应用

在管道运行时,由于管道摩阻、周围介质扩散等影响,使得测得的压力与流量信号带有很大的噪声,当噪声频率很宽时,自适应滤波器的参数设置比较困难,致使去噪效果不明显。为此,提出了一种基于小波分解的自适应滤波算法,该算法基于信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征,即先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。并用该方法对在管道泄漏实验中采集的信号进行降噪处理。结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法更能有效地消除信号中的噪声。