误差反传神经网络的气液两相流漩涡信号分析

摘要

本文通过试验,获取了大量气液两相绕流中漩涡脱落物体的信号数据,对这些信号数据进行三层小波分解,并提取第三层小波分解的8个重构信号的能量作为人工神经网络的输入特征向量,训练了人工BP神经网络并应用该网络实现了气液两相绕流中含气率大小的准确定位.试验表明:小波分解的特征提取技术和人工神经网络的模式识别技术的联合应用可以作为测量两相流组分的一种新方法。