吉林省科技发展计划基金(20040513)
- 作品数：38 被引量：286H指数：14
- 相关作者：周云龙孙斌李洪伟王强陈飞更多>>
- 相关机构：东北电力大学东北电力学院华北电力大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术化学工程动力工程及工程热物理更多>>
- 气—液两相流压差波动信号中噪声的辨识被引量：18
- 2005年
- 压差波动信号由于其容易测量,而且包含流动的很多信息而被广泛用于气液两相流的研究中。在测量时由于难免受到各种干扰,这些干扰会影响非线性分析的精度和结果。因此,在利用压差波动信号进行非线性分析之前,通常要对其进行滤波处理。究竟多高频率以上的压差波动信号才是噪声,并如何对其进行定量检测的研究就非常重要。这里对水平管内气液两相流压差波动信号用小波包进行分解,得到按16Hz等间隔分段的16个不同频带信号,用自相关函数研究了各频段信号的线性相关性。通过理论证实了气液两相流压差波动信号中,64Hz以上信号不存在线性相关性,可以认为其是噪声信号。研究指出通过气液两相流压差波动信号来研究流型信息时,应考虑64Hz以下信号。
- 孙斌周云龙陆军李雅侠
- 关键词：两相流小波包自相关函数压差波动
- 气液两相流型在线识别系统的开发和应用被引量：1
- 2008年
- 在统计理论和小波理论的基础上,把神经网络应用到流型识别中,采用VB语言编程完成了软件的开发。按照信号测量、信号特征提取和流型识别3个实现流型客观自动识别的步骤,建立了一套气液两相流流型在线识别系统,在气液两相流实验系统上采集了180组仿真样本进行仿真实验。结果显示:流型正确识别率为91.7%,此系统应用于流型识别,不仅具有较高的识别率,而且很好地实现了识别结果的实时显示,运行速度快,达到了流型在线识别的目的。
- 周云龙程旭丽柳慧春孙斌洪文鹏
- 关键词：气液两相流流型在线识别
- 基于小波神经网络的油气水三相流相含率的软测量方法被引量：2
- 2010年
- 利用高速摄影仪对垂直上升管中油气水三相流的流动进行了动态图像的拍摄，提取每一帧图像的灰度均值组成灰度时间序列，并从时间序列中提取了能反映油气水三相流流动特性的统计和分形特征量，将这些特征量作为人工神经网络的输入量。在水的体积流量为1．32～12．15m3／h，油的体积流量为0．01～0．43m3／h，空气的体积流量为0．75～2．5m3／h条件下，采用小波神经网络作为相含率预测模型，结果表明，小波神经网络的预测值与测试值非常吻合，含气率预测最大误差为3．57％，含水率最大误差为3．3％，较好地实现了油气水三相流相含率的预测，为油气水三相流相含率测量提供了一种有效的软测量方法。
- 周云龙袁俊文
- 关键词：油气水三相流动态图像相含率软测量
- EMD与神经网络在气液两相流流型识别中的应用被引量：12
- 2007年
- 本文提出了EMD与Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法。将压差波动信号经验模态分解(EMD)后的固有模态函数(IMF)进行分析、提取IMF能量作为Elman神经网络的输入特征向量,对水平管内的气液两相流流型进行识别。实验结果表明:该方法优于BP网络且稳定、识别率高,具有可行性。
- 王强周云龙崔玉峰孙斌
- 关键词：气液两相流流型识别ELMAN神经网络
- 垂直上升管油气水三相流视频图像灰度波动信号的混沌特性分析被引量：14
- 2008年
- 以35号润滑油,空气和自来水为试验介质,应用高速摄像机对垂直上升管内的油气水三相流的6种典型流型进行了动态图像的拍摄。提取每一帧图像的灰度均值组成时间序列,对其进行混沌特性分析,主要对互信息法,自相关法,平均位移法以及(去偏)自相关法4种求延迟的方法进行了对比,同时结合功率谱、混沌关联维与HURST指数对油气水三相流的流型形成机理进行了分析。试验结果表明:垂直上升管中油气水三相流的动态图像灰度波动信号具有混沌特征,能够对三相流几种典型流型进行很好的表征。
- 周云龙李洪伟何强勇
- 关键词：油气水三相流HURST指数
- 油水两相流电导波动信号小波去噪阈值规则的确定被引量：1
- 2011年
- 阐述了小波去噪原理、油水两相流实验系统和方法,利用小波分解、滤波、重构对油水两相流电导波动信号进行去噪处理,消除了实验中各种因素产生的噪声。对4种不同阈值规则去噪性能进行了对比,分析了信号功率谱密度,认为采用Heursure规则得到的信号最理想,可以有效去除噪声,并广泛应用于不同流型电导波动信号。
- 张松林周云龙
- 关键词：油水两相流信号去噪功率谱密度
- 基于灰度共生矩阵和支持向量机的气液两相流流型识别被引量：19
- 2007年
- 根据灰度共生矩阵具有较好的纹理表达能力的特性,提出了一种基于图像灰度共生矩阵和支持向量机相结合的气液两相流流型识别的新方法。该方法利用高速摄影系统获取水平管道内气液两相流的流动图像,经过图像处理后,提取图像灰度共生矩阵的纹理特征,进而建立流型图像的灰度共生矩阵纹理特征向量,并以此特征向量作为流型样本对支持向量机进行训练,实现了对流动图像的流型智能化识别。实验结果表明,支持向量机能够快速准确地识别水平管道内的7种典型流型,整体识别率达到100%,每幅流型图像的判别时间约为1.7s,为流型在线识别提供一种新方法。
- 周云龙陈飞孙斌
- 关键词：流型识别灰度共生矩阵支持向量机
- 气液两相流容积含气率的图像检测方法被引量：15
- 2008年
- 研究开发了一种在线检测气液两相泡状流容积含气率的方法。该方法基于数字图像处理技术,采用高速摄像仪系统,对垂直上升管道中泡状流流动过程进行实时拍摄和图像采集,利用边缘检测和图像填充技术提取并计算气泡尺寸,从而计算容积含气率。对不同工况下的容积含气率进行了实时在线检测,实验结果表明:检测值与真实值比较,相对误差不超过15%,具有较高的测量精度,可以用于气液两相流参数的在线检测。
- 周云龙尚秋华范振儒洪文鹏
- 关键词：气液两相流图像处理气泡
- 基于电导波动信号的EMD分解和RBF神经网络的气液两相流流型识别方法被引量：1
- 2009年
- 针对电导波动信号具有非线性、非平稳的特征,提出一种应用经验模态分解(EMD)和RBF神经网络进行流型识别的新方法。首先对电导波动信号进行EMD分解,提取出IMF能量参数特征,然后将其输入到RBF神经网络,从而实现了对流型的识别。研究结果表明:该方法能够准确地识别出泡状流、弹状流、塞状流和混状流四种流型,且具有较好的识别效果。该方法为流型识别提开辟了新的方向。
- 周云龙张学清张南张艳艳
- 关键词：气液两相流流型识别电导探针RBF神经网络
- 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
