一种基于经验模式分解的气液两相流流型识别方法

• 作者: 关跃波 周云龙 孙斌 黄胜全
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 流型识别 经验模式分解 峭度系数 LVQ网络
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1011-1015
• 页数: 5页
• 分类号: O359.1
• 字数: 3065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2008.05.023

摘要

提出了一种基于经验模式分解的气液两相流流型识别方法.该方法首先对压差波动信号进行经验模式分解,将其分解为多个平稳的固有模式函数之和,再选取若干个包含主要流型信息的IMF分量,并从中提取时域特征指标-峭度系数作为LVQ神经网络的输入参数,从而实现流型的智能识别.对水平管内空气-水两相流流型的识别结果表明:以EMD为预处理器提取峭度系数的LVQ网络识别方法具有更高的识别率,可以准确、有效地识别流型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云龙	东北电力大学能源与机械工程学院	298	2173	22.0	30.0
2	孙斌	东北电力大学能源与机械工程学院	125	1172	17.0	28.0
3	黄胜全	东北电力大学能源与机械工程学院	24	91	5.0	9.0
4	关跃波	东北电力大学能源与机械工程学院	8	74	5.0	8.0