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向新星
作品数:
2
被引量:20
H指数:1
供职机构:
东北电力大学能源与机械工程学院
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发文基金:
吉林省科技发展计划基金
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相关领域:
理学
自动化与计算机技术
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合作作者
周云龙
东北电力大学自动化工程学院
孙斌
东北电力大学能源与机械工程学院
窦华荣
东北电力大学能源与机械工程学院
崔玉峰
东北电力大学自动化工程学院
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崔玉峰
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第五届全国信...
年份
2篇
2007
共
2
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基于定电流法的气液两相环状流液膜厚度检测方法
提出了一种基于定电流法的气液两相垂直上升环状流液膜厚度的检测方法.根据定电流法设计了检测装置,并在多种工况下进行实验,取得了很好的效果.实验结果表明:利用定电流法可以实现对气液两相垂直上升环状流液膜厚度的测量.
周云龙
崔玉峰
向新星
关键词:
液膜厚度
环状流
气液两相
文献传递
基于经验模式分解和概率神经网络的气液两相流识别
被引量:20
2007年
针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和概率神经网络的流型识别方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,再选取若干个包含主要流型信息的IMF分量进行进一步分析。由于流型转变时,压差波动信号各频带的能量会发生变化,因而可以从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明,EMD能量比小波包能量特征具有更高的流型识别率,可以准确、有效地识别流型。
孙斌
周云龙
向新星
窦华荣
关键词:
热能动力工程
气液两相流
流型识别
经验模式分解
概率神经网络
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