【摘 要】
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为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自
【机 构】
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中国计量大学计量测试工程学院,中国计量大学现代科技学院,中国计量科学研究院,杭州市质量技术监督检测院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475440)~~
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为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自适应最优核算法对获取的动态信号进行时频分析,把一维时域信号转换为三维的时频谱图,能够清晰描述出管道内气液两相流的流动状态。将不同流型的时频谱图通过卷积神经网络(CNN)进行学习并自动提取相应的特征值,然后使用Softmax分类器进行训练从而实现流型识别。通过对几种常见流型进行试验与分析发现,采用时频谱图结合卷积神经网络的深度学习方法识别气液两相
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