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文檔簡介
1、油水兩相流動廣泛存在于石油、化工及其它相關(guān)行業(yè)的管道輸送中,油水兩相流的流型識別問題是研究油水兩相流動的關(guān)鍵和難點(diǎn),具有重要的理論和實(shí)際意義。 復(fù)雜性度量作為一種非線性時間序列分析方法,近年來廣受關(guān)注。本文介紹了復(fù)雜性理論,它的起源、方法和意義,并以logistic映射和一些隨機(jī)程度不同的常規(guī)信號為算例詳細(xì)分析了LZ復(fù)雜性、漲落復(fù)雜性、功率譜熵和近似熵四種復(fù)雜性算法,比較了它們的區(qū)別及它們對周期、隨機(jī)、混合隨機(jī)和混沌信號的識別能
2、力,結(jié)果表明:LZ復(fù)雜性、功率譜熵和近似熵均認(rèn)為周期信號最簡單,隨機(jī)信號最復(fù)雜,描述了序列的結(jié)構(gòu)特征;漲落復(fù)雜性認(rèn)為均勻分布的隨機(jī)序列也不復(fù)雜,在一定程度上反映了序列的演化狀態(tài)。 最后,應(yīng)用這四種算法對垂直上升管中油水兩相流不同流動工況的電導(dǎo)波動信號時間序列應(yīng)用進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:對于同屬于水包油流型的含水率從61%~91%變化的工況,四種復(fù)雜性測度的變化不明顯;但是對于含水率為51%的過渡流型,四種復(fù)雜性度量值隨總流量的變化
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