基于时变时间序列分析的凝析天然气计量算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究来源及意义 | 第8-9页 |
| ·多相流计量技术研究现状 | 第9-12页 |
| ·两相流计量技术 | 第9-10页 |
| ·多相流量计的开发使用 | 第10-11页 |
| ·目前主要存在的问题 | 第11-12页 |
| ·流量计量技术的发展动向 | 第12页 |
| ·凝析天然气计量系统的原理 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 时间序列分析方法研究 | 第16-30页 |
| ·平稳时间序列分析 | 第16-21页 |
| ·模型类型的判别 | 第17-18页 |
| ·AR模型的建模 | 第18-20页 |
| ·模型适用性检验 | 第20-21页 |
| ·非平稳时间序列分析 | 第21-27页 |
| ·自适应AR谱方法 | 第24页 |
| ·可化为平稳随机情况进行分析的方法 | 第24-25页 |
| ·时变参数模型法 | 第25-27页 |
| ·时间序列分析方法在两相流中的应用 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 差压信号的处理方法研究 | 第30-41页 |
| ·小波模极大值去噪 | 第30-34页 |
| ·小波模极大值去噪算法 | 第31-32页 |
| ·小波去噪结果及讨论 | 第32-34页 |
| ·差压信号特征值的提取 | 第34-40页 |
| ·模型参数 | 第34-36页 |
| ·标准差 | 第36-37页 |
| ·偏态系数 | 第37-39页 |
| ·峰态系数 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 时变时间序列模型参数提取 | 第41-60页 |
| ·数据长度的选取 | 第42-43页 |
| ·基函数的选择 | 第43-47页 |
| ·模型阶次和分解维数的选择 | 第47-50页 |
| ·模型参数的求解 | 第50-57页 |
| ·递推最小二乘法 | 第50-52页 |
| ·渐消记忆最小二乘递推算法 | 第52-55页 |
| ·差压信号时变AR模型参数 | 第55-57页 |
| ·模型参数与气液两相流之间的关系 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于人工神经网络的气液两相流量测量 | 第60-68页 |
| ·BP神经网络 | 第60-63页 |
| ·BP网络设计 | 第60-61页 |
| ·BP神经网络测量分相流量 | 第61-63页 |
| ·径向基函数网络 | 第63-65页 |
| ·径向基网络原理 | 第63-64页 |
| ·径向基网络测量分相流量 | 第64-65页 |
| ·两种网络比较 | 第65-66页 |
| ·多元线性回归方法拟合多项式 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
