本文選題：氣液兩相流 + 均方根��； 參考：《青島科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：兩相及多相流被稱為“難測(cè)流體”�，F(xiàn)在無(wú)論國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,都沒(méi)有完美的兩相流流型特性分析方法。但又因?yàn)樗鼘?duì)工業(yè)生產(chǎn)有著極其重要的作用,所以近幾年它一直是相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者們積極探索的課題。本文采用了多尺度能量特征方法進(jìn)行氣液兩相流流型識(shí)別與分析,并且將等概率符號(hào)化樣本熵(Equiprobable Symbolization Sample Entropy,ESSE)和模糊熵(Fuzzy Entropy,FuzzyEn)引入到兩相流信號(hào)分析的領(lǐng)域,為兩相流的動(dòng)力學(xué)特性表征提供了一定的參考和思路。為了克服氣液兩相流流型信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)性的弊端,更加深入地揭示兩相流流型信號(hào)的特性。我們采用了雙樹復(fù)小波分解方法,將氣液兩相流電導(dǎo)波動(dòng)信號(hào)分解為7個(gè)尺度,提取多尺度的能量特征——均方根值(Root Mean Square,RMS),再對(duì)多尺度均方根值曲線進(jìn)行線性擬合獲得斜率,采用多尺度能量特征的方法進(jìn)行氣液兩相流流型識(shí)別和兩相流流型特性分析�；诘雀怕史�(hào)化樣本熵、模糊熵的理論,對(duì)不同流型的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)典型混沌信號(hào)和加噪信號(hào)的分析結(jié)果的討論,驗(yàn)證了ESSE方法區(qū)分不同類型混沌信號(hào)的能力和抗噪能力。并且將模糊熵算法的兩相流信號(hào)分析結(jié)果與傳統(tǒng)樣本熵(Sample Entropy,SE)和近似熵(Approximate Entropy,ApEn)算法的分析結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比研究。最后采用LabVIEW與MATLAB的混合編程,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)能夠完成兩相流數(shù)據(jù)獲取、濾波和分析的LabVIEW軟件系統(tǒng)。
[Abstract]:Two-phase and multi-phase flows are called "undetectable fluids". There is no perfect two-phase flow pattern analysis method both at home and abroad. However, because it plays an extremely important role in industrial production, it has been a topic actively explored by scholars in related fields in recent years. In this paper, the multi-scale energy characteristic method is used to identify and analyze the flow patterns of gas-liquid two-phase flow, and the equiprobability symbolized sample entropy (Equible Symbolization Sample EntropyEspe) and the fuzzy entropy fuzzy EntropyEnn (Fuzzy Entropy) are introduced into the field of two-phase flow signal analysis. It provides a certain reference and train of thought for the characterization of the kinetic characteristics of the two-phase flow. In order to overcome the nonlinearity and non-stationarity of the gas-liquid two-phase flow signal, the characteristics of the two-phase flow pattern signal are revealed more deeply. We use the double tree complex wavelet decomposition method to decompose the conductance wave signal of gas-liquid two-phase flow into seven scales, extract the multi-scale energy characteristic, root mean square root value (RMS), and then linear fit the multi-scale root mean square curve to obtain the slope. The multi-scale energy characteristic method is used to identify the gas-liquid two-phase flow pattern and analyze the two-phase flow pattern characteristics. Based on the theory of equal-probability symbolic sample entropy and fuzzy entropy, the dynamic characteristics of different flow patterns are studied. By discussing the analysis results of typical chaotic signals and noisy signals, the ability of ESSE method to distinguish different types of chaotic signals and to resist noise is verified. The results of two-phase flow signal analysis based on fuzzy entropy algorithm are compared with those of the traditional sample entropy method (sample EntropySe) and the approximate entropy approximation algorithm (ApEne). Finally, a LabVIEW software system which can acquire, filter and analyze two-phase flow data is designed and implemented by the mixed programming of LabVIEW and MATLAB.
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O359.1

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4 林，

本文編號(hào)：1954562