流化床压力波动混沌预测

基于混沌理论 ,通过建立重构相空间轨迹演化的离散动力学映射方程 ,提出了流化床压力波动预测方法 ,以流化床压力波动时间序列反演系统动力学行为 .对比了模型产生的压力波动时间序列和实验测得的压力波动时间序列的混沌特征参数 :关联维、Kolmogorov熵和Lyapunov指数谱 ,两组非线性混沌特征参数趋于一致 ,说明该模型能捕获系统的非线性动力学特征 .并研究了压力波动预测指数分离过程的长期不可预测性 .     

流化床声发射机理及其在故障诊断中的应用

引　言流化床反应器能否长期稳定运行是一个十分严重的挑战 ,如果不彻底掌握流化质量的控制规律 ,对诸如强放热聚合反应过程 ,床层中流化粒子易于聚集、结块 ,甚至导致流化床崩溃而被迫停车 .因此 ,流化床故障诊断一直是工业界和学术界共同面临的难题 .流化系统一旦出现故障就会有反映流动规律本质的特征物理量出现较大变化以至突变 ,只是有些物理量对这些变化存在空间或时间上的不敏感性 .如压力信号就存在时间上的不敏感性 ,即往往压力信号出现显著变化时 ,床层流化质量已无法通过改变操作条件来改善 ;而光纤测量则存在空间上的不敏感性 ,…     

气-固流化床压力波动功率谱指数衰减与阵发性混沌行为探讨

根据功率谱低频发散与阵发性混沌本质之间的联系，通过分析压力波动信号的功率谱指数衰减，并结合互信息函数分析，证实了流态化动力学所具有的阵发性混沌特性. 研究表明，随气速增加，压力波动层流区时间长度逐渐缩短，混沌越来越频繁地阵发，最终通向完全混沌状态. 此外，研究了层流区时间长度与雷诺数之间的关系，表明层流区时间长度随气速增加呈指数衰减，流态化动力学呈现出I型阵发机制.     

气固流化床压力波动的Lyapunov指数谱研究

开发了Ｊａｃｏｂｉａｎ算法计算混沌动力系统Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱的软件，用此软件分析了气固流化床压力波动动力学行为。研究表明，Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱能很好地反映流化床不同气速下的动力学行为，对流态化系统，首次证实了关联维与Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数谱，压力波动；动力学行为；Ｋａｐｌａｎ－Ｙｏｒｋｅ假设，耗散结构。     

散式流态化到聚式流态化的混沌识别

散式流态化呈现出一种非常均匀的理想流态化结构 .聚式流态化具有明显的两相结构 .当流型从散式到聚式转变时 ,床层结构发生了变化 .本文在提出用最小二乘法同时计算关联维D2 和K2 熵的计算方法的基础上 ,就A类颗粒在不同气速下的压力波动 ,分析了从散式到聚式转变时所对应的床层结构的变化 ,解释了在不同尺度下两种流型所表现出的不同动力学行为 .以此为基础 ,提出了新的识别流型转变的方法 .     

流化床压力波动混沌性质探讨

引　言大多数复杂系统随参数变化 (如流化床压力波动随气速变化 )都会不同程度地表现出混沌行为 .但通向混沌的过程却可能有所差异 .目前公认的通向混沌的道路主要有 4种 ,即 :(1)通向混沌的倍周期分岔道路 ;(2 )准周期运动失稳进入混沌 ;(3)激变 ;(4)通向混沌的阵发性 (ｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｃｙ)道路 .阵发性道路首先由Ｐｏｍｅａｕ和Ｍａｎｎｅｖｉｌｌｅ[1] 发现并进行了开创性的研究工作 .阵发是指这样一种信号 :随机地交替产生规则的 (层流 )过程 (即所谓的间歇期 )和相对短暂的不规则突发 ,因此信号忽而周期 ,忽而混乱 ,随机地在两…     

H2S在颗粒脱硫剂上反应的动力学性能

以自制含３０％Ｋ２ＣＯ３的固体脱硫剂在２０℃常压下分离Ｎ２－Ｈ２Ｓ气体混合物,Ｈ２Ｓ与柱形颗粒固体中的Ｋ２ＣＯ３反应的动力学性能。在灰层扩散控制区,由核收缩模型得到的方程：Ｋｔ＝（１－ｘ）ｌｎ（１－ｘ）＋ｘ能很好地描述实验数据,并由此得到了Ｈ２Ｓ的颗粒灰层内的有效扩散系数。发现在低浓度条件下,Ｈ２Ｓ在灰层内的有效扩散系数与其浓度无关。     

Daubechies小波对流化床压力波动的分解研究

由于小波具有紧支集的正交特性，作为一种信号处理方法已引起了越来越多的关注和重视。基于床层压力波动信号的小波分析已用于流态化的研究。但由于在采用多大紧支集的Daubechies小波时具有一定的随意性，对相同的信号，应用不同紧支集的Daubechies小波可能会得到不同的结果。为了了解小波分析的误差，本文对流化床不同测量位置的压力波动信号用不同紧支集的Daubechies小波族在1-9尺度下进行分解和重构，对比重构信号和原始信号发现，紧支集为[-1，2]的Dau2小波用于压力波动信号分析时误差最小，为压力波动Daubechies小波分析的最优小波。而紧支集为[-9，10]的Daul0小波分解误差最大，其次为紧支集为[-4，5]的Dau5小波。     

流化床压力波动多尺度多分形特征

对流化床不同测量位置的压力波动信号用Daubechies二阶小波在1~9尺度下进行分解,并分别对分解的信号进行R/S分析。研究发现,分解的信号可由多尺度方法得到较好的理解。1、2尺度下的细节信号只有一个明显的Hurst指数H,且H<0.5,表现为反持久性的更随机的特征,说明1、2尺度下的细节信号主要反映了气流与颗粒之间的微尺度作用。3~9尺度下的细节信号都具有两个Hurst指数H,分别大于0.5和小于0.5,表现为多分形特征,H>0.5代表了具有正持久性的气泡相的运动; H<0.5代表了具有反持久性的乳化相的运动,说明3~9尺度的细节信号反映了介尺度作用的乳化相和气泡相的相互作用。而9尺度下的概貌信号只有一个Hurst指数H,且H>0.5,表现为正持久性,说明9尺度下的概貌信号主要反映了颗粒流体系统与外界边界之间的宏尺度作用。各尺度信号的能量分布表明,压力波动信号主要体现了介尺度的乳化相和气泡相之间的相互作用。