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小波分析和神经网络理论及其在气—固流化床中的应用  
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【英文题名】 Wavelet Analysis and Neural Network Theory and Their Application to Gas-Solid Fluidized Beds
【作者】 周树孝;
【导师】 石炎福;
【学位授予单位】 四川大学;
【学科专业名称】 化学工程
【学位年度】 2003
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 四川大学
【网络出版投稿时间】 2003-10-06
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 气固流化床; 小波分析; 神经网络; 混沌; 流化类型; 颗粒浓度; 噪声; 预测; 气固两相流;
【英文关键词】 gas-solid fluidized bed; wavelet analysis; neural network; chaos; fluidization regime; solids holdup; noise; prediction; gas-solid two-phase flow;
【中文摘要】 本文首先从实验数据分析的角度揭示了气-固循环流化床的两相流动规律。然后将基于分形理论的小波包消噪方法用于颗粒浓度和压力波动去噪,并对气固流化床中的颗粒浓度信号进行了小波多分辨分析和小波包多尺度分解,从新角度揭示了气固流态化系统的非均匀气固两相流动结构。最后建立了散式流化和聚式流化BP神经网络识别模型和循环流化床中的混沌时间序列的RBF神经网络预测模型,为流型在线识别和循环流化床系统的控制和预测等提供了新的方法。 实验数据分析表明,循环流化床提升管中气、固两相的局部结构是由稀相为连续相、浓相(颗粒聚集物)为分散相组成的。在径向分布上,颗粒浓度呈现中心稀,边壁浓的状态。在轴向上,颗粒浓度呈现上稀下浓的分布。气固两相流动沿径向的发展并不同步,而是一个由核心区向边壁区逐渐扩展,最终达到充分发展的过程,该过程主要受边壁区发展过程控制;相对于核心区,边壁区的发展不仅显著缓慢,而且受操作条件的影响也较显著。 气固循环流化床提升管的颗粒浓度和压力波动信号的去噪结果表明,基于分形理论的小波包去噪方法能有效地区分真实信号和噪声信号,去噪效果优于传...
【英文摘要】 In this paper, the two -phase flow behaviors of gas-solid circulating fluidized bed have been first studied by analysing experimental data. Then, based on fractal theory wavelet package analysis(WPA) de-noising method was used to denoise solids concentration and pressure fluctuation signals. The solids concentration signals have also been investigated by wavelet multi-resolution analysis and wavelet package decompose, contributed to disclose the non-uniform flow structures of gas-solids phase. F...

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