基于小波和Elman神经网络的气液两相流流型识别方法

基于小波和Elman神经网络的气液两相流流型识别方法

传统的流型识别方法仅可作为一种定性的流型识别方法.为了克服传统流型方法的不足,采用小波分析和Elman神经网络技术来实现气液两相流流型的智能识别,测量了水平管内气液两相流的压差波动信号,应用小波分析对流型的动态压差波动信号进行分析、提取特征,然后将小波能量作为Elman神经网络的输入,从而实现对流型的智能识别.实验结果证明,该方法能够很准确地识别出4种流型,并且具有很好的识别效果,从而为流型的在线识别提供了一种定量的流型识别方法.

作 者： 王强 周云龙 程思勇 王俊霞   作者单位： 东北电力大学动力工程学院,吉林,吉林,132012  刊 名： 热能动力工程  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF ENGINEERING FOR THERMAL ENERGY AND POWER  年，卷(期)： 2007 22(2)  分类号： O359  关键词： 小波分析   Elman神经网络   两相流   流型识别  

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