10.3321/j.issn:1000-1964.2008.02.016
流化床反应器声信号的多尺度分析与平均粒度检测
平均粒径是气固流化床反应器运行过程中需要监控的重要参数之一,首次提出了利用声波信号对床内颗粒平均粒度进行检测的方法,该方法安全环保不侵入流场,能克服传统方法不能实时在线测量的缺陷.对于接收仪获得的声发射信号,先用sym8小波变换进行六尺度分解,求出各细节信号小波系数的绝对值加和,标准化之后进行主成分分析,主成分分析可以消除原自变量间的复共线性,减少变量的个数.以所得主成分作为自变量,颗粒的平均粒度作为因变量,并由一4-8-1结构的三层前传神经网络为预测模型,所建神经网络结构简洁,根据声信号对平均粒度的预报准确性高于98%.
多尺度、离散小波变换、流化床、神经网络
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TQ051.9(一般性问题)
国家自然科学基金20490200
2008-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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