基于小波和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣液兩相流流型識別方法

傳統(tǒng)的流型識別方法僅可作為一種定性的流型識別方法.為了克服傳統(tǒng)流型方法的不足,采用小波分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實現(xiàn)氣液兩相流流型的智能識別,測量了水平管內(nèi)氣液兩相流的壓差波動信號,應(yīng)用小波分析對流型的動態(tài)壓差波動信號進(jìn)行分析、提取特征,然后將小波能量作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,從而實現(xiàn)對流型的智能識別.實驗結(jié)果證明,該方法能夠很準(zhǔn)確地識別出4種流型,并且具有很好的識別效果,從而為流型的在線識別提供了一種定量的流型識別方法.

作 者： 王強(qiáng) 周云龍 程思勇 王俊霞   作者單位： 東北電力大學(xué)動力工程學(xué)院,吉林,吉林,132012  刊 名： 熱能動力工程  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF ENGINEERING FOR THERMAL ENERGY AND POWER  年，卷(期)： 2007 22(2)  分類號： O359  關(guān)鍵詞： 小波分析   Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   兩相流   流型識別  

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