| 基于小波神经网络的气液两相流流型识别方法 |
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| 引用本文： | 王强,周云龙,刘川,张永刚,王尧雪,孙斌.基于小波神经网络的气液两相流流型识别方法[J].自动化仪表,2007,28(10):21-24. |
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| 作者姓名： | 王强 周云龙 刘川 张永刚 王尧雪 孙斌 |
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| 作者单位： | 1. 东北电力大学机械工程与自动化学院,吉林,132012
2. 山东凤凰制药股份有限公司,东营,257400 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 小波分解 径向基函数 两相流 流型识别 神经网络 |
Identification Method of Gas-liquid Two-phase Flow Regime Based on Wavelet and Neural Network |
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