| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·三相流流型识别方法的发展及研究现状 | 第11-16页 |
| ·垂直管内油气水三相流流型分类 | 第11-13页 |
| ·利用特征提取方法识别流型 | 第13-15页 |
| ·利用神经网络方法识别流型 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于Hilbert-Huang 变换和复杂性测度的流型特征提取 | 第18-37页 |
| ·特征提取与选择原则 | 第18-19页 |
| ·Hilbert-Huang 变换方法的原理 | 第19-23页 |
| ·复杂性测度 | 第23-26页 |
| ·四值粗粒化Lempel-Ziv 复杂度算法 | 第23-25页 |
| ·近似熵算法 | 第25-26页 |
| ·实验系统与实验测量结果 | 第26-32页 |
| ·油气水三相流实验测量装置 | 第26-27页 |
| ·油气水三相流电导波动信号的采集平台 | 第27-29页 |
| ·实验所观察到的油气水三相流流型 | 第29-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-36页 |
| ·HHT 特征参数分析 | 第33-35页 |
| ·复杂性测度分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于混沌递归特性的流型特征提取 | 第37-49页 |
| ·利用改进的C-C 方法重构相空间 | 第37-42页 |
| ·C-C 方法 | 第38-40页 |
| ·改进的C-C 方法 | 第40-42页 |
| ·混沌递归特性分析 | 第42-43页 |
| ·递归图 | 第42页 |
| ·递归定量指标 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-48页 |
| ·递归图分析 | 第43-45页 |
| ·递归定量指标结果分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 油气水三相流流型的识别模型 | 第49-64页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第49-53页 |
| ·BP 神经网络结构与算法 | 第49-52页 |
| ·BP 神经网络的识别结果分析 | 第52-53页 |
| ·SVM 识别模型 | 第53-59页 |
| ·SVM 的算法与结构 | 第54-56页 |
| ·SVM 核函数的选取 | 第56-58页 |
| ·SVM 模型的建立 | 第58-59页 |
| ·LS-SVM 识别模型 | 第59-62页 |
| ·LS-SVM 分类算法 | 第59-61页 |
| ·LS-SVM 模型的建立 | 第61-62页 |
| ·三种模型的识别结果比较 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |