基于小波包与Elman神经网络的气力提升装置流型识别技术研究

发布时间：2017-09-02 20:12

  本文关键词：基于小波包与Elman神经网络的气力提升装置流型识别技术研究

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【摘要】：气力提升装置流型对气液流动特性及提升系统性能均有很大的影响,但由于气液两相交界面形态以及截面含气率动态变化、气液两相速度复杂难测等原因,致使提升管流型亦交替变化且不易识别。针对这一难题,提出了基于小波包分析与Elman神经网络的流型辨识策略:利用小波包分析方法提取提升装置压差信号各频带能量特征值,借助Elman神经网络辨识技术,以各频带能量为Elman网络输入变量,以流型为输出变量,通过对Elman神经网络进行大量数据训练。从而对提升系统流型进行辨识。实验结果表明,该方法对流型辨识精度达到了92.6%,比BP网络高6.5%,能有效对提升管流型进行辨识。
【作者单位】： 湖南工业大学机械工程学院;
【关键词】： 提升装置 流型 辨识 小波包 Elman神经网络
【基金】：湖南省教育厅一般科研项目(15C0398);湖南省教育厅优秀青年科研项目(14B047) 国家自然科学基金面上项目(51374101)
【分类号】：TH21;TH138
【正文快照】： 气力提升系统广泛运用于深海石油开采、污水处理、深海采矿、河道疏浚等众多领域[1]。该系统结构简单,成本低,但其提升性能受管内流型影响巨大。不同的流型下气液动力学特征存在着巨大的差异,提升效率也大大不同。文献[2]指出,在不同工况条件下,管道中的流动不是呈现一种单独

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本文编号：780633