基于CHNN神经网络的管道流流型识别

摘要

管道流流型是两相流体输送系统的一个具有重要工程意义的参数.目前对该参数的检测方法主要采用软测量方法.本文提出了一种采用光学层析技术与CHNN神经网络相结合的新方法来解决气-固管道流流型识别问题.采用了光学层析技术获取流动固相的空间分布信息（即投影数据）,而采用神经网络对投影数据进行了聚类分析.实验结果表明,该方法的处理速度快及流型识别率高,具有工程实际意义.