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摘要:
针对湿式除尘器气液两相流型识别的特征参数主要反映其宏观流动特征,且提取流型特征参数时需要多个传感器的联合使用,从而加大运行成本的问题.利用统计分析和小波变换对采集到的压力信号进行全面的解析,并结合BP神经网络技术,提出了一种新的除尘器气液两相流型识别方法.结果表明:该方法能有效解决流型特征参数选取不够细致及多个传感器并用带来的高成本问题,流型识别效率达97.2%,并依据LABVIEW平台开发了1套气液两相流型在线监测系统,为实际工程应用提供参考依据.
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文献信息
篇名 除尘器气液两相流型在线监测系统设计
来源期刊 煤炭技术 学科 工学
关键词 湿式除尘器 流型识别 统计分析 小波分析 BP神经网络
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 煤矿机电与信息化
研究方向 页码范围 159-161
页数 3页 分类号 TD714.4
字数 1722字 语种 中文
DOI 10.13301/j.cnki.ct.2019.05.052
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李小川 中国矿业大学化工学院 32 161 9.0 11.0
2 魏涛 中国矿业大学化工学院 18 99 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
湿式除尘器
流型识别
统计分析
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煤炭技术
月刊
1008-8725
23-1393/TD
大16开
哈尔滨市香坊区古香街30号
14-252
1982
chi
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