氣液兩相流型智能識(shí)別理論及方法

前言

氣液兩相流動(dòng)現(xiàn)象廣泛存在于自然界和現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程中，與人類的生活和生產(chǎn)密切相關(guān)。目前，在動(dòng)力、化工、核能、制冷、石油和冶金等行業(yè)的許多生產(chǎn)設(shè)備，例如，電站的各種沸騰管、各式氣液兩相混合器、氣液分離器以及化工行業(yè)的精餾塔等中都涉及氣液兩相流動(dòng)工況。在氣液兩相流研究工作的早期，由于缺乏氣液兩相流流動(dòng)和傳熱傳質(zhì)特性方面的知識(shí)，曾經(jīng)發(fā)生過不少工業(yè)事故。兩相流動(dòng)介質(zhì)的相界面分布狀況，即流型，極大地影響著氣液兩相流的流動(dòng)特性和傳熱傳質(zhì)特性，同時(shí)也影響著流動(dòng)參數(shù)的準(zhǔn)確測量以及兩相流系統(tǒng)的運(yùn)行特性，因此氣液兩相流流型識(shí)別的研究不僅具有重要的實(shí)用價(jià)值和學(xué)術(shù)意義，也為相關(guān)工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備安全、經(jīng)濟(jì)的設(shè)計(jì)與運(yùn)行提供了有力的技術(shù)支持。正因?yàn)槿绱?，氣液兩相流流型識(shí)別的研究一直是氣液兩相流研究領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。為此，東北電力大學(xué)成立了氣液兩相流流型識(shí)別課題組，并先后承擔(dān)了吉林省科技發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目“石油工業(yè)多相混輸管道油氣水多相流型在線識(shí)別系統(tǒng)”（No.2 0040513）和“油氣水三相流動(dòng)特性與流量測量”（No.9 63407），吉林省教育廳項(xiàng)目“石油工業(yè)油氣水混輸管道內(nèi)三相流型智能識(shí)別方法”（吉教科合字[2004]13）和“基于多傳感器融合技術(shù)的氣液兩相流流型識(shí)別方法”（吉教科合字[2006]24），吉林市杰出青年基金項(xiàng)目“多特征融合的油氣水多相流型識(shí)別方法研究”（No.2 006034）。到目前為止，在氣液兩相流型識(shí)別方面，課題組共發(fā)表學(xué)術(shù)論文32篇，其中國際會(huì)議論文3篇，中文重要期刊2工篇，中文核心期刊8篇，有18篇論文被EI收錄；申請國家發(fā)明專利5項(xiàng)，國家實(shí)用新型專利4項(xiàng).結(jié)合上述項(xiàng)目，課題組深入開展了流型識(shí)別的研究工作，在流型特征提取和分類器模型方面做出了具有創(chuàng)造性的成果。在特征提取方面，針對氣液兩相流壓差波動(dòng)信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)特征，利用混沌理論對信號(hào)進(jìn)行了特征參數(shù)的計(jì)算和分析，發(fā)現(xiàn)兩相流的波動(dòng)信號(hào)具有混沌特征，利用小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饧夹g(shù)提取了流型的小波包能量、信息熵和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾哪芰刻卣?，同時(shí)針對氣液兩相流型圖像的紋理和形狀特征，利用圖像處理技術(shù)提取流型圖像的灰度直方圖統(tǒng)計(jì)特征、不變矩特征、灰度共生矩特征、小波能量、小波范數(shù)和小波包信息熵特征，利用這些特征都取得了較滿意的識(shí)別結(jié)果.在分類器模型方面，針對傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，將Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分類器模型引入到流型識(shí)別中，并進(jìn)行了比較分析，在此基礎(chǔ)上利用證據(jù)理論進(jìn)行了融合識(shí)別方法研究，有效地提高了流型的識(shí)別率。

內(nèi)容概要

作者在多年從事氣流兩相流型識(shí)別的理論和試驗(yàn)研究工作中，做具有創(chuàng)造性的成果，取得了較滿意的結(jié)果，本書為其成果的總結(jié)。　　全書共分13章，首先簡要介紹了兩相流的定義、分類和特點(diǎn)及其參數(shù)檢測和研究進(jìn)展，然后詳細(xì)地對氣流兩相流型劃分和差別，氣液兩相流動(dòng)的壓差信號(hào)測量，基于小波分析的壓差波動(dòng)信號(hào)去噪處理、流型壓差信號(hào)特征提取，基于混沌理論的流型壓差信號(hào)特征提取，基于希爾伯特—黃變換的流型壓差信號(hào)特征提取，氣液兩相流動(dòng)的圖像信號(hào)測量、特征提取，流型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型，流型的支持向量機(jī)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論整合的識(shí)別方法和氣流兩相流流型在線識(shí)別系統(tǒng)方面的內(nèi)容進(jìn)行了論述?！　”緯晒┛刂评碚摵涂刂乒こ?、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、檢測技術(shù)與自動(dòng)化裝置、測試講師技術(shù)與儀器、熱能工程等相關(guān)專業(yè)人員及工程設(shè)計(jì)人員閱讀，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的研究生教材、本科生選修教材或參考書。

書籍目錄

前言第1章　緒論　1.1　兩相流的定義和分類　1.2　兩相流的特點(diǎn)　1.3　兩相流參數(shù)檢測　1.4　氣流兩相流流型識(shí)別的研究　參考文獻(xiàn)第2章　氣液兩相流型的劃分和判別　2.1　常見流型的劃分方法　2.2　水平管道中的氣液兩相流型劃分　2.3　水平管道中氣液兩相流型判別　2.4　氣液兩相流型的測量方法　2.5　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第3章　氣液兩相流型壓差波動(dòng)信號(hào)的測量　3.1　實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及步驟　3.2　實(shí)驗(yàn)信號(hào)與傳感器的選擇　3.3　兩相流壓差信號(hào)的獲取　3.4　振動(dòng)對實(shí)驗(yàn)裝置的影響　3.5　實(shí)驗(yàn)裝置中的噪聲分析　3.6　實(shí)驗(yàn)測得的壓差波動(dòng)信號(hào)及分析　3.7　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第4章　基于小波分析的壓差波動(dòng)信號(hào)去噪處理　4.1　小波基本理論　4.2　壓差波動(dòng)信號(hào)中噪聲的辨識(shí)　4.3　小波去噪理論　4.4　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第5章　基于小波分析的流型壓差信號(hào)特征提取　5.1　壓差波動(dòng)信號(hào)的Wigner譜分析　5.2　基于連續(xù)小波變換的壓差波動(dòng)信號(hào)特征　5.3　奇異性特征提取　5.4　流型特征提取的小波包方法　5.5　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第6章　基于混沌理論的流型壓差信號(hào)特征提取第7章　基于Hilbert-Huang變換的流型特征提取第8章　氣液兩相流動(dòng)的圖像信號(hào)測量第9章　氣液兩相流動(dòng)的圖像信號(hào)特征提取第10章　流型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型第11章　流型的支持向量機(jī)模型第12章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論融合的識(shí)別方法第13章　氣液兩相流流型在線識(shí)別系統(tǒng)

章節(jié)摘錄

插圖：3.4 振動(dòng)對實(shí)驗(yàn)裝置的影響裝置的試運(yùn)行期間存在比較強(qiáng)的振動(dòng)，嚴(yán)重影響工況的穩(wěn)定。設(shè)備的振動(dòng)對實(shí)驗(yàn)的影響體現(xiàn)在兩個(gè)方面：（1）引起管道內(nèi)流型結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，在低液相表觀流速的情況下，振動(dòng)會(huì)促進(jìn)氣泡之間的聚合，引起空隙率在管道截面上分布的變化，這種變化使漂移通量模型中分布系數(shù)升高.在表觀流速高的情況下，振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致液相湍動(dòng)性增強(qiáng)。因此，振動(dòng)對流型識(shí)別實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性有很大影響.（2）氣液兩相流的壓力波動(dòng)特征頻率一般在50Hz以下，與管路的振動(dòng)頻率存在重疊，振動(dòng)必然會(huì)干擾流型的準(zhǔn)確識(shí)別。經(jīng)過分析，我們認(rèn)為水源、氣源以及在流動(dòng)中流體的相互作用是引起振動(dòng)的主要因素。采取的減振措施包括：在測試管段上采用了彈性接頭以減輕管路振動(dòng)；在水源的選擇上，盡量選用自來水源。本實(shí)驗(yàn)裝置的自來水儲(chǔ)水箱，因此水源的壓力完全取決于水箱到實(shí)驗(yàn)裝置的垂直距離，壓力、流量穩(wěn)定，能夠滿足一般的實(shí)驗(yàn)需求；在實(shí)驗(yàn)裝置上加裝緊固裝置。實(shí)驗(yàn)證明，在采取了上述措施后，實(shí)驗(yàn)裝置運(yùn)行平穩(wěn)，有效地保證了實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行。3.5 實(shí)驗(yàn)裝置中的噪聲分析3.5.1 噪聲的來源與分類對在各種生產(chǎn)過程的參數(shù)進(jìn)行測量時(shí)，不可避免地要包括能量的一次或多次轉(zhuǎn)換過程，或者測量單位的比較過程.在理想狀況下，這些轉(zhuǎn)換可以獲得極高的精度。但是在現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)過程中，理想狀況是不存在的，總存在這樣或那樣的干擾與噪聲影響，造成轉(zhuǎn)換的不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。噪聲從頻譜成分上可以分為白噪聲和有色噪聲兩種：頻譜分布均勻的噪聲成為白噪聲；頻譜分布不均勻的噪聲稱為有色噪聲。比如，測量中偶爾出現(xiàn)的粗大誤差就是有色噪聲的一種。噪聲的來源包括：（1）自然界的影響，包括來自自然界的放電現(xiàn)象如雷電、靜電的釋放等；來自宇宙的干擾如太陽黑子等都可能對電子測量裝置造成一定的影響。（2）人類活動(dòng)的影響，包括電壓的波動(dòng)、工頻的干擾、設(shè)備的安裝位置與方法、人為的干擾與損壞等.（3）設(shè)備自身的影響，設(shè)備在長時(shí)間運(yùn)行后器件的磨損老化、儀器參數(shù)的溫度、時(shí)間漂移、電子器件內(nèi)部的散彈噪聲、熱噪聲等。

編輯推薦

《氣液兩相流型智能識(shí)別理論及方法》力求理論與實(shí)際密切結(jié)合，對于流型的壓差波動(dòng)信號(hào)，從非線性理論的研究熱點(diǎn)如混沌與分形、小波變換、Hilbert變換等，來研究不同流型的非線性特征；對于流型的圖像信號(hào)，從流型圖像的紋理和形狀等方面，來提取不同流型的圖像特征；從統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的新方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等來研究分類器模型。此外還完成了在線識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)，這對指導(dǎo)兩相流相關(guān)工業(yè)設(shè)備的設(shè)計(jì)及優(yōu)化運(yùn)行具有實(shí)際意義。

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