氣液兩相流型智能識別理論及方法

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
1.3 兩相流參數(shù)檢測
1.3.1 兩相流主要檢測參數(shù)
1.3.2 兩相流參數(shù)的分類
1.3.3 兩相流參數(shù)檢測研究的重要意義
1.3.4 兩相流參數(shù)檢測技術的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
1.4 氣液西相流流型識別的研究
1.4.1 流型研究的工程背景及意義
1.4.2 國內(nèi)外氣液兩相流流型研究的發(fā)展和現(xiàn)狀
1.4.3 流型智能識別存在的問題
參考文獻
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)換準則
2.4 氣液兩相流型的測量方法
2.4.1 目測法
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 過程層析成像法
2.4.6 壓差波動法
2.5 本章 小結
參考文獻
第3章 氣液兩相流型壓差波動信號的測量
3.1 實驗系統(tǒng)及步驟
3.2 實驗信號與傳感器的選擇
3.2.1 實驗信號的選擇
3.2.2 差壓傳感器的選取
3.3 兩相流壓差信號的獲取
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)長度的確定
3.4 振動對實驗裝置的影響
3.5 實驗裝置中的噪聲分析
3.5.1 噪聲的來源與分類
3.5.2 實驗裝置中的噪聲
3.6 實驗測得的壓差波動信號及分析
3.7 本章 小結
參考文獻
第4章 基于小波分析的壓差波動信號去噪處理
4.1 小波基本理論
4.1.1 離散二進小波變換
4.1.2 基于小波的多分辨分析
4.1.3 小波分解和重構的Mallat算法
4.1.4 小波包分解
4.2 壓差波動信號中噪聲的辨識
4.2.1 自相關函數(shù)
4.2.2 壓差波動信號的分解
4.2.3 線性相關性研究
4.3 小波去噪理論
4.3.1 基于小波分解的信號去噪
4.3.2 小波去噪中閾值的選取
4.3.3 仿真實驗
4.3.4 實測數(shù)據(jù)處理
4.4 本章 小結
參考文獻
第5章 基于小波分析的流型壓差信號特征提取
5.1 壓差波動信號的wigner譜分析
5.1.1 Wigner譜原理
5.1.2 壓差波動信號的Wigner譜分析
5.2 基于連續(xù)小波變換的壓差波動信號特征
5.2.1 連續(xù)小波變換
5.2.2 壓差波動信號奇異值特征分析
5.2.3 壓差波動信號奇異值特征提取
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 壓差波動信號的奇異性分析結果
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
參考文獻
第6章 基于混沌理論的流型壓差信號特征提取
6.1 混沌與分形理論
6.1.1 動力系統(tǒng)
6.1.2 混沌吸引子
6.2 混沌的研究方法
6.2.1 分數(shù)維
6.2.2 Kolmogorov熵
6.3 相空間重構
6。4混沌特征參數(shù)的計算方法
6.4.1 G－P算法及其改進
6.4.2 嵌入維數(shù)和延遲時間的選擇
6.4.3 數(shù)據(jù)長度對關聯(lián)維數(shù)計算的影響
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 壓差波動信號的混沌特征分析
6.6.1 功率譜分析
6.6.2 吸引子對各流型的表征
6.6.3 壓差波動信號的關聯(lián)維數(shù)和Kolmogorov熵分析
6.6.4 壓差波動信號的Hurst指數(shù)分析
6.7 流型特征向量的構造
6.8 本章 小結
參考文獻
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 瞬時頻率
7.1.3 固有模態(tài)函數(shù)
7.1.4 經(jīng)驗模態(tài)分解方法
7.2 基于HHT的動態(tài)壓差信號波動成分
7.3 流型壓差波動信號的經(jīng)驗模式分解方法
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分析
7.4.2 EMD分解的流型壓差信號能量特征提取
7.5 本章 小結
參考文獻
第8章 氣液兩相流動的圖像信號測量
8.1 實驗系統(tǒng)及實驗步驟
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 圖像拍攝技術的選取
8.3 兩相流圖像信號的獲取及分析
8.4 流型圖像的噪聲分析及處理
8.4.1 圖像噪聲的來源
8.4.2 圖像噪聲的消除
8.5 本章 小結
參考文獻
第9章 氣液兩相流動的圖像信號特征提取
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)計特征參數(shù)
第10章 流型的神經(jīng)網(wǎng)絡識別模型
第11章 流型的支持向量機模型
第12章 神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論融合的識別方法
第13章 氣液兩相流流型在線識別系統(tǒng)