氣液兩相流型智能識(shí)別理論及方法

前言
第1章 緒論
1.1 兩相流的定義和分類
1.1.1 兩相流的定義
1.1.2 兩相流的分類
1.2 兩相流的特點(diǎn)
1.3 兩相流參數(shù)檢測(cè)
1.3.1 兩相流主要檢測(cè)參數(shù)
1.3.2 兩相流參數(shù)的分類
1.3.3 兩相流參數(shù)檢測(cè)研究的重要意義
1.3.4 兩相流參數(shù)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)
1.4 氣液西相流流型識(shí)別的研究
1.4.1 流型研究的工程背景及意義
1.4.2 國(guó)內(nèi)外氣液兩相流流型研究的發(fā)展和現(xiàn)狀
1.4.3 流型智能識(shí)別存在的問(wèn)題
參考文獻(xiàn)
第2章 氣液兩相流型的劃分和判別
2.1 常見流型的劃分方法
2.2 水平管道中的氣液兩相流型劃分
2.3 水平管道中氣液兩相流型判別
2.3.1 基于流型圖的流型判別
2.3.2 流型轉(zhuǎn)換準(zhǔn)則
2.4 氣液兩相流型的測(cè)量方法
2.4.1 目測(cè)法
2.4.2 高速攝影法
2.4.3 射線衰減法
2.4.4 接觸式探頭法
2.4.5 過(guò)程層析成像法
2.4.6 壓差波動(dòng)法
2.5 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 氣液兩相流型壓差波動(dòng)信號(hào)的測(cè)量
3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及步驟
3.2 實(shí)驗(yàn)信號(hào)與傳感器的選擇
3.2.1 實(shí)驗(yàn)信號(hào)的選擇
3.2.2 差壓傳感器的選取
3.3 兩相流壓差信號(hào)的獲取
3.3.1 取壓距離的選取
3.3.2 采樣頻率的確定
3.3.3 樣本數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的確定
3.4 振動(dòng)對(duì)實(shí)驗(yàn)裝置的影響
3.5 實(shí)驗(yàn)裝置中的噪聲分析
3.5.1 噪聲的來(lái)源與分類
3.5.2 實(shí)驗(yàn)裝置中的噪聲
3.6 實(shí)驗(yàn)測(cè)得的壓差波動(dòng)信號(hào)及分析
3.7 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于小波分析的壓差波動(dòng)信號(hào)去噪處理
4.1 小波基本理論
4.1.1 離散二進(jìn)小波變換
4.1.2 基于小波的多分辨分析
4.1.3 小波分解和重構(gòu)的Mallat算法
4.1.4 小波包分解
4.2 壓差波動(dòng)信號(hào)中噪聲的辨識(shí)
4.2.1 自相關(guān)函數(shù)
4.2.2 壓差波動(dòng)信號(hào)的分解
4.2.3 線性相關(guān)性研究
4.3 小波去噪理論
4.3.1 基于小波分解的信號(hào)去噪
4.3.2 小波去噪中閾值的選取
4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
4.3.4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理
4.4 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于小波分析的流型壓差信號(hào)特征提取
5.1 壓差波動(dòng)信號(hào)的wigner譜分析
5.1.1 Wigner譜原理
5.1.2 壓差波動(dòng)信號(hào)的Wigner譜分析
5.2 基于連續(xù)小波變換的壓差波動(dòng)信號(hào)特征
5.2.1 連續(xù)小波變換
5.2.2 壓差波動(dòng)信號(hào)奇異值特征分析
5.2.3 壓差波動(dòng)信號(hào)奇異值特征提取
5.3 奇異性特征提取
5.3.1 Lipschitz指數(shù)
5.3.2 小波變換與Lipschitz指數(shù)α
5.3.3 壓差波動(dòng)信號(hào)的奇異性分析結(jié)果
5.4 流型特征提取的小波包方法
5.4.1 小波包變換
5.4.2 小波包能量和信息熵提取
5.5 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于混沌理論的流型壓差信號(hào)特征提取
6.1 混沌與分形理論
6.1.1 動(dòng)力系統(tǒng)
6.1.2 混沌吸引子
6.2 混沌的研究方法
6.2.1 分?jǐn)?shù)維
6.2.2 Kolmogorov熵
6.3 相空間重構(gòu)
6。4混沌特征參數(shù)的計(jì)算方法
6.4.1 G－P算法及其改進(jìn)
6.4.2 嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間的選擇
6.4.3 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度對(duì)關(guān)聯(lián)維數(shù)計(jì)算的影響
6.5 混沌研究的輔助方法
6.5.1 概率密度函數(shù)
6.5.2 功率譜分析
6.5.3 R／S分析
6.6 壓差波動(dòng)信號(hào)的混沌特征分析
6.6.1 功率譜分析
6.6.2 吸引子對(duì)各流型的表征
6.6.3 壓差波動(dòng)信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)和Kolmogorov熵分析
6.6.4 壓差波動(dòng)信號(hào)的Hurst指數(shù)分析
6.7 流型特征向量的構(gòu)造
6.8 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 基于Hilbert－Huang變換的流型特征提取
7.1 Hilben－Huang變換方法的原理
7.1.1 特征尺度參數(shù)
7.1.2 瞬時(shí)頻率
7.1.3 固有模態(tài)函數(shù)
7.1.4 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法
7.2 基于HHT的動(dòng)態(tài)壓差信號(hào)波動(dòng)成分
7.3 流型壓差波動(dòng)信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒?br />7.4 流型的EMD能量特征提取
7.4.1 EMD分解的流型壓差信號(hào)分析
7.4.2 EMD分解的流型壓差信號(hào)能量特征提取
7.5 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 氣液兩相流動(dòng)的圖像信號(hào)測(cè)量
8.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)步驟
8.2 圖像采集系統(tǒng)的選取
8.2.1 高速攝影系統(tǒng)的選取
8.2.2 照明系統(tǒng)的選取
8.2.3 圖像拍攝技術(shù)的選取
8.3 兩相流圖像信號(hào)的獲取及分析
8.4 流型圖像的噪聲分析及處理
8.4.1 圖像噪聲的來(lái)源
8.4.2 圖像噪聲的消除
8.5 本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 氣液兩相流動(dòng)的圖像信號(hào)特征提取
9.1 基于灰度直方圖的流型圖像特征提取
9.1.1 流型圖像的灰度直方圖
9.1.2 灰度直方圖統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)
第10章 流型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型
第11章 流型的支持向量機(jī)模型
第12章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論融合的識(shí)別方法
第13章 氣液兩相流流型在線識(shí)別系統(tǒng)