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插入式阵列电导传感器两相流测量方法研究

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-25页
   ·本文研究背景及意义第11-12页
   ·两相流基本流动参数第12-18页
   ·两相流参数检测技术现状及发展趋势第18-22页
   ·本文主要研究内容与创新点第22-25页
     ·本文主要研究内容第22-23页
     ·本文创新点第23-25页
第二章 插入式阵列电导传感器测量系统设计及动态实验第25-58页
   ·插入式阵列电导传感器优化设计第26-36页
     ·传感器结构第26页
     ·传感器敏感场分析第26-31页
     ·传感器周围流场分析第31-35页
     ·电导信号测量原理第35-36页
   ·测量系统电路设计第36-41页
     ·电源模块第36-37页
     ·激励信号模块第37-39页
     ·信号预处理模块第39-41页
   ·基于NI-PXI 设备的采集系统设计第41-43页
     ·采集设备选型第41-42页
     ·软件设计第42-43页
   ·基于μC/OS-II 的嵌入式实时采集系统设计第43-55页
     ·实时系统简介第43-47页
     ·μC/OS-II 简介第47-49页
     ·μC/OS-II 在ATmega128 上的移植第49-53页
     ·采集系统电路设计第53-54页
     ·采集系统软件设计第54-55页
   ·气液两相流流动环动态实验第55-58页
     ·实验装置第55-56页
     ·垂直上升管中气液两相流实验第56-58页
第三章 两相流流型多尺度非线性动力学特性研究第58-83页
   ·传统时频域辨识方法第58-61页
     ·电导波动信号的概率密度函数(PDF)分析第58-59页
     ·电导波动信号的功率谱密度函数(PSD)分析第59-61页
   ·小波多尺度分解及递归图方法第61-66页
     ·小波多尺度分解第61-63页
     ·相空间重建和递归图第63页
     ·气液两相流多尺度递归图分析第63-66页
   ·吸引子形态描述方法第66-74页
     ·吸引子矩第67-70页
     ·吸引子形态特征量提取第70-71页
     ·基于吸引子形态特征量的流型辨识第71-74页
   ·多尺度熵方法第74-83页
     ·样本熵算法第75-76页
     ·多尺度熵算法第76-77页
     ·典型信号的多尺度熵分析第77-79页
     ·基于多尺度熵方法的流型辨识第79-83页
第四章 插入式阵列电导传感器两相流软测量方法研究第83-109页
   ·支持向量回归(SVR)算法及模型参数选择第83-99页
     ·支持向量回归算法第83-84页
     ·传统SVR 模型参数确定方法第84-88页
     ·基于粒子群算法的参数确定第88-90页
     ·基于量子粒子群算法的参数确定方法第90-91页
     ·两种方法对六种测试函数寻优结果第91-99页
   ·气液两相流总流量相关测量第99-104页
     ·相关测量基本原理第99-101页
     ·相关流量模型第101-104页
   ·相含率预测模型及分相流量预测第104-109页
     ·时频域特征量提取第104-106页
     ·气液两相流分相流量预测第106-109页
第五章 伞集流涡轮流量计与阵列电导传感器组合测量研究第109-129页
   ·实验装置与数据采集第110-114页
   ·伞集流后测量通道内流型分析第114-123页
   ·基于涡轮流量计波动信号总流量预测模型第123-125页
   ·基于支持向量回归(SVR)含水率软测量模型第125-129页
第六章 总结第129-131页
参考文献第131-145页
发表论文和科研情况说明第145-147页
致谢第147页

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