振动与冲击

作者：唐川林   汪志能    胡东   周枫林

单位：湖南工业大学机械工程学院，湖南株洲 412007

关键词：提升装置；   流型； 辨识；  小波包； Elman神经网络

气力提升装置流型对气液流动特性及提升系统性能均有很大的影响，但由于气液两相交界面形态以及截面含气率动态变化、气液两相速度复杂难测等原因，致使提升管流型亦交替变化且不易识别。针对这一难题，提出了基于小波包分析与Elman神经网络的流型辨识策略：利用小波包分析方法提取提升装置压差信号各频带能量特征值，借助Elman神经网络辨识技术，以各频带能量为Elman网络输入变量，以流型为输出变量，通过对Elman神经网络进行大量数据训练。从而对提升系统流型进行辨识。实验结果表明，该方法对流型辨识精度达到了92.6%，比BP 网络高6.5%，能有效对提升管流型进行辨识。<br>

来源：2016年第15期

《振动与冲击》期刊编辑部

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