基于Choi-Williams分析与神经网络的两相流流型识别北大核心CSCD |
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引用本文: | 张立峰张思佳刘帅.基于Choi-Williams分析与神经网络的两相流流型识别北大核心CSCD[J].计量学报,2023(12):1819-1826. |
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作者姓名: | 张立峰张思佳刘帅 |
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作者单位: | 1.华北电力大学自动化系071003; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61973115)。 |
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摘 要: | 提出一种基于Choi-Williams分析和神经网络的流型识别方法。使用阵列电导传感器获取垂直上升管道气液两相流流型信息,并将多元测量数据进行去噪和降维处理,进一步采用Choi-Williams分析将其转换为时频谱图,并构建数据集。分别搭建CNN、VGG-16和ResNet-18网络模型,将不同流型的时频谱图作为网络输入进行训练、测试。识别结果表明,Choi-Williams分析可以有效提取不同流型信号的特征,3种网络均具有较高的识别精度,其中ResNet-18网络准确率最高,平均流型识别率达99.4%。
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关 键 词: | 计量学 流型识别 Choi-Williams分析 神经网络 阵列电导传感器 气液两相流 |
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