【摘 要】
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对气液两相横掠柱体旋涡脱落信号数据进行了三层小波分解,并提取第三层小波分解的8个重构信号的能量作为人工神经网络的输入特征向量,训练了人工BP神经网络,并应用该网络实现
【机 构】
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上海电力学院能源与环境工程学院,西安交通大学能源与动力学院
【基金项目】
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上海市教委重点资助项目（05ZZ55）,上海市自然科学基金资助项目（04ZR14076）,上海市重点学科建设资助项目（P1302）.
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对气液两相横掠柱体旋涡脱落信号数据进行了三层小波分解,并提取第三层小波分解的8个重构信号的能量作为人工神经网络的输入特征向量,训练了人工BP神经网络,并应用该网络实现了气液两相绕流中含气率大小的定位.解决了用传统的傅里叶变换进行信号分析时所不能解决的问题,即当含气率过大时,无法从功率谱图上确定含气率的大小.试验范围内最大可确定的截面含气率可达35.9%.研究表明,小波分解的特征提取技术和人工神经网络的模式识别技术联合应用可以作为测量两相流组分的一种新方法,也可作为对大含气率气液两相流横掠柱体旋涡脱落的分析
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