兩相流流型在線識別技術與應用軟件設計.pdf

1、兩相流動現(xiàn)象廣泛存在于我們的日常生活和工業(yè)生產過程中，研究兩相流動現(xiàn)象有重要的實際意義。而兩相流動現(xiàn)象十分復雜，流型對兩相流動特性有著很大影響，所以對流型識別的研究是兩相流動研究的一個重要內容。
　　 電阻層析成像技術(ERT)是一種利用電導特性的變化來獲取被測物場分布信息的手段，以其獨特的優(yōu)勢有著廣泛的應用。隨著科技的發(fā)展，ERT技術在兩相流研究中得到廣泛應用，并取得一定成果。應用ERT系統(tǒng)對氣液兩相流水平管道內的流動現(xiàn)象進行

2、測量，來獲取流動過程的各項參數(shù)。本文在針對ERT系統(tǒng)兩相流流型識別技術研究的基礎上，開發(fā)一個具有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理，以及在線流型識別功能的應用軟件。主要工作有：
　　 (1)系統(tǒng)設計。氣液兩相流流型識別系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集功能模塊，數(shù)據(jù)處理功能模塊和流型識別功能模塊，實現(xiàn)對流型數(shù)據(jù)的采集，數(shù)據(jù)處理以及流型識別功能。
　　 (2)流型識別技術研究。包括對流型數(shù)據(jù)的預處理和對流型進行識別。數(shù)據(jù)的預處理分別采用了數(shù)理統(tǒng)計的流型特征

3、提取方法和小波分析的流型特征提取方法，得到流型的特征向量，作為判別流型的依據(jù)；流行識別過程采用了人工神經網絡模型通過流型特征向量對網絡進行訓練與測試，最終實現(xiàn)在線的流型識別功能，這里分別采用了BP神經網絡模型、Elman神經網絡模型和RBF神經網絡模型對滿管水、泡狀流、塞狀流和彈狀流四種水平管道典型流型進行判別。
　　 (3)軟件功能實現(xiàn)。軟件實現(xiàn)功能分為系統(tǒng)操作平臺、數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理程序設計和數(shù)據(jù)庫管理三部分。應用LabVI