槽式孔板氣液兩相流差壓信號的時間序列分析.pdf

1、基于自行研制的凝析天然氣流量計樣機和大量的實驗數(shù)據(jù)，本文應用時間序列分析方法對氣液兩相流的差壓波動信號進行處理，分析時序模型參數(shù)隨氣液分相流量、氣液兩相流流型變化的規(guī)律，應用神經網絡來映射它們之間的復雜關系，為流量計量算法的開發(fā)進行了有益的嘗試。 本文的主要工作和結論如下： (1)提出了一種新的信號處理方法，即應用小波變換模極大值濾波方法對差壓測量信號去噪，然后對濾波結果進行經驗模式分解獲得經驗模式函數(shù)(IMF)，這種信

2、號處理方法能夠使具有非平穩(wěn)特性的差壓信號滿足時間序列分析的建模條件。 (2)對IMF建立自回歸(AR)模型，詳細分析了AR模型的各個參數(shù)與氣液兩相流流型以及分相流量之間的關系；AR模型的參數(shù)可以有效地區(qū)分氣液兩相流流型，并與氣液分相流量的變化密切相關，為應用神經網絡映射模型參數(shù)與分相流量之間的非線性關系奠定了基礎。 (3)以氣液分相流量作為神經網絡的輸出，將IMF的AR模型參數(shù)進行多種組合并分別作為輸入，采用遺傳算法(G