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基于子波能量特征的气液两相流流型辨识方法被引量：4: 2007年; 气液两相流的流型影响着两相流的流动特性和传热特性,同时也影响着流动参数的准确测量以及两相流系统的运行特性。针对压差信号的非平稳和非线性特点,尝试利用Hilbert-Huang变换(HHT)和小波包分解对差压波动信号进行信号处理,进而建立流型的子波能量(IMF能量和小波包能量)特征,并以此特征向量作为Elman神经网络的输入量,从而实现对流型的智能识别。实验结果表明:这两种特征向量与Elman神经网络结合都能够较准确地识别出4种流型,并且各自都有不同的优缺点。另外与BP神经网络相比,采用Elman神经网络进行流型识别可以获得更高的识别率。; 周云龙王强杨志行孙斌陈晓波王丽媛; 关键词：流型识别 HILBERT-HUANG变换小波包 ELMAN神经网络

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王丽媛