基于小波包与Elman神经网络的气力提升装置流型识别技术研究
来源：振动与冲击杂志2016年第15期北京时间：
作者：唐川林汪志能胡东周枫林
单位：湖南工业大学机械工程学院，湖南株洲 412007
摘要：气力提升装置流型对气液流动特性及提升系统性能均有很大的影响，但由于气液两相交界面形态以及截面含气率动态变化、气液两相速度复杂难测等原因，致使提升管流型亦交替变化且不易识别。针对这一难题，提出了基于小波包分析与Elman神经网络的流型辨识策略：利用小波包分析方法提取提升装置压差信号各频带能量特征值，借助Elman神经网络辨识技术，以各频带能量为Elman网络输入变量，以流型为输出变量，通过对Elman神经网络进行大量数据训练。从而对提升系统流型进行辨识。实验结果表明，该方法对流型辨识精度达到了92.6%，比BP 网络高6.5%，能有效对提升管流型进行辨识。<br>
关键词：提升装置； 流型； 辨识； 小波包； Elman神经网络
