基于小波包分解和Kohonen神经网络的气液两相流流型识别方法

摘要

针对传统流型识别方法主观性强和BP神经网络训练受病态样本影响较大的缺点 ,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性 ,提出一种新的气液两相流流型识别方法。该方法首先利用小波包分解对流型的动态压差波动信号进行分析、提取特征 ,然后将小波包能量特征与Kohonen神经网络结合进行流型识别。对水平管内空气 -水两相流 4种典型流型的识别结果表明 :该方法能有效克服传统识别方法具有的主观性和BP网络的缺陷 ,具有很好的识别效果 。