论文部分内容阅读
采用分形理论和神经网络技术来实现智能识别油气水多相流流型。测量了水平管内油气水多相流的压差，应用分形理论中的重构相空间算法（Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ－Ｐｒｏｃａｃｃｉａ算法），算出压差信号的关联维数，然后将关联维数作为径向基函数神经网络的输入，从而实现对流型的智能识别。实验结果证明，该识别方法十分有效。