基于小波和希爾伯特—黃變換的氣液兩相流流型智能識別方法.pdf

1、氣液兩相流廣泛存在于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)之中，不同流型的氣液兩相流有著不同的流動及傳熱特性，因此正確識別流型有十分重要的意義。傳統(tǒng)的氣液兩相流流型識別方法主要有兩種：一種是采用人為觀察或測量的方法；另一種是利用流型轉(zhuǎn)變準則或流型圖的方法。傳統(tǒng)的流型識別方法不但受到主觀因素的影響，而且不能實現(xiàn)流型的在線識別，因此需要改進傳統(tǒng)的識別方法。 本文在氣液兩相流實驗臺上進行了實驗研究，并對獲得的水平管空氣-水兩相流的壓差波動信號進行了分析。而且將

2、小波變換、Hilbert-Huang變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用到流型識別中，從實驗和理論兩個方面，系統(tǒng)地探討了流型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能識別方法。 首先運用FFT變換、小波變換、Hilbert-Huang變換等方法對流型差壓波動信號進行分析，提取小波能量、小波包能量、小波包熵、IMF能量等作為流型特征。其次采用BP、RBF、Elman等不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為氣液兩相流流型的模式分類器。最后將提取的不同特征向量的訓練樣本分別送入BP、RBF、Elma