双差压法测量低含液率两相流流量数据处理方法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及意义 | 第9页 |
| ·多相流测量技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·实验装置及数据采集过程 | 第11-13页 |
| ·实验装置介绍 | 第11-13页 |
| ·实验流程 | 第13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 小波模极大值滤噪方法研究 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·小波分析简介 | 第16-17页 |
| ·信号预处理 | 第17-18页 |
| ·小波模极大值滤噪 | 第18-24页 |
| ·小波变换模极大值 | 第18-19页 |
| ·小波变换模极大值滤噪算法 | 第19-20页 |
| ·仿真及实测数据处理 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 分形特征量提取 | 第26-42页 |
| ·分形理论简介 | 第26-27页 |
| ·几种分形特征值 | 第27-41页 |
| ·关联维数 | 第27-34页 |
| ·最大Lyapunov 指数 | 第34-37页 |
| ·Hurst 指数 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 统计特征量的提取 | 第42-52页 |
| ·多尺度信息熵的提取 | 第42-45页 |
| ·压差波动信号的PSD 特征 | 第45-46页 |
| ·压差波动信号的PDF 特征 | 第46-49页 |
| ·其他参数 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 BP神经网络与遗传神经网络 | 第52-69页 |
| ·神经网络简介 | 第52页 |
| ·BP 神经网络结构和算法 | 第52-57页 |
| ·BP 网络层数的选择 | 第54-55页 |
| ·隐层节点数的选择 | 第55-56页 |
| ·学习速率的选取 | 第56页 |
| ·激励函数的选取 | 第56-57页 |
| ·训练算法的选取 | 第57页 |
| ·遗传BP 网络 | 第57-62页 |
| ·遗传算法简介 | 第58-59页 |
| ·遗传BP 网络算法 | 第59-61页 |
| ·遗传BP 网络参数的确定 | 第61-62页 |
| ·实测数据处理 | 第62-68页 |
| ·流型识别 | 第62-66页 |
| ·流量计算 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论 | 第69-71页 |
| 主要符号表 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历 | 第75页 |
