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首页 > 自动化仪表 > 基于小波神经网络的气液两相流流型识别方法

基于小波神经网络的气液两相流流型识别方法

Identification Method of Gas-liquid Two-phase Flow Regime Based on Wavelet and Neural Network

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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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作者 王强 [1] 周云龙 [1] 刘川 [1] 张永刚 [2] 王尧雪 [2] 孙斌 [1] 学术成果认领
作者单位 东北电力大学机械工程与自动化学院,吉林,132012 [1] 山东凤凰制药股份有限公司,东营,257400 [2]
关键词 小波分解径向基函数两相流流型识别神经网络
分类号 TP391.9
栏目名称
研究开发
DOI 10.3969/j.issn.1000-0380.2007.10.007
发布时间 2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
吉林省科技发展计划（20040513）
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自动化仪表

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2007年28卷10期

21-24页

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