【摘 要】
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针对电导波动信号具有非线性、非平稳的特征，提出一种应用经验模态分解（EMD）和RBF神经网络进行流型识别的新方法。首先对电导波动信号进行EMD分解，提取出IMF能量参数特征，然后将其
【机 构】
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东北电力大学能源与机械工程学院．吉林吉林132012,东北电力大学自动化工程学院,莱芜钢铁集团有限公司自动化部
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20040513)
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针对电导波动信号具有非线性、非平稳的特征，提出一种应用经验模态分解（EMD）和RBF神经网络进行流型识别的新方法。首先对电导波动信号进行EMD分解，提取出IMF能量参数特征，然后将其输入到RBF神经网络，从而实现了对流型的识别。研究结果表明：该方法能够准确地识别出泡状流、弹状流、塞状流和混状流四种流型，且具有较好的识别效果。该方法为流型识别提开辟了新的方向。
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