【摘 要】
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两相流识别技术在工业上有很高的应用价值,其发展前景也不可小觑。随着计算机技术和信号识别技术的迅猛发展,电容层析成像技术近年来得到快速发展。电容层析成像(ECT)技术是
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两相流识别技术在工业上有很高的应用价值,其发展前景也不可小觑。随着计算机技术和信号识别技术的迅猛发展,电容层析成像技术近年来得到快速发展。电容层析成像(ECT)技术是基于电容敏感机理的过程成像技术,其具有非辐射、非侵入、响应速度快、结构简单、成本低、适用范围广、安全性能好等优点。ECT系统中的流型辨识技术是电容层析成像技术中一项重要技术。本文以12电极电容层析成像系统和油/水两相流为研究对象,在研究了大量ECT流型辨识方法和对实验数据进行分析的基础上,提出了新的流型特征参数,并对这些特征参数进行了分析比对。同时,与近年来流行的神经网络技术相结合,将通过特征提取后的参数作为神经网络的输入,在Matlab中进行了建模、仿真和训练神经网络。本文实现了两种神经网络模型,分别是BP神经网络和RBF神经网络。通过建模和仿真,并且对大量实验样本数据进行测试,本文对油/水两相流中的6种经典流型进行了实验。实验结果表明,使用特征提取后的特征参数作为神经网络的输入,基于特征提取的神经网络流型辨识方法的无论在效率还是准确率都比以往的流型辨识方法高。本文提出的两相流流型辨识的研究和分析方法使得两相流流型辨识理论有了一定的发展,也将会为电容层析成像技术能够在工业上得到广泛应用提供有利的帮助。
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