本文關(guān)鍵詞：基于小波包與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣力提升裝置流型識(shí)別技術(shù)研究

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【摘要】：氣力提升裝置流型對(duì)氣液流動(dòng)特性及提升系統(tǒng)性能均有很大的影響,但由于氣液兩相交界面形態(tài)以及截面含氣率動(dòng)態(tài)變化、氣液兩相速度復(fù)雜難測(cè)等原因,致使提升管流型亦交替變化且不易識(shí)別。針對(duì)這一難題,提出了基于小波包分析與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流型辨識(shí)策略:利用小波包分析方法提取提升裝置壓差信號(hào)各頻帶能量特征值,借助Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)技術(shù),以各頻帶能量為Elman網(wǎng)絡(luò)輸入變量,以流型為輸出變量,通過(guò)對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練。從而對(duì)提升系統(tǒng)流型進(jìn)行辨識(shí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)流型辨識(shí)精度達(dá)到了92.6%,比BP網(wǎng)絡(luò)高6.5%,能有效對(duì)提升管流型進(jìn)行辨識(shí)。
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 提升裝置 流型 辨識(shí) 小波包 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：湖南省教育廳一般科研項(xiàng)目(15C0398);湖南省教育廳優(yōu)秀青年科研項(xiàng)目(14B047) 國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51374101)
【分類號(hào)】：TH21;TH138
【正文快照】： 氣力提升系統(tǒng)廣泛運(yùn)用于深海石油開(kāi)采、污水處理、深海采礦、河道疏浚等眾多領(lǐng)域[1]。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,成本低,但其提升性能受管內(nèi)流型影響巨大。不同的流型下氣液動(dòng)力學(xué)特征存在著巨大的差異,提升效率也大大不同。文獻(xiàn)[2]指出,在不同工況條件下,管道中的流動(dòng)不是呈現(xiàn)一種單獨(dú)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：780633