[发明专利]一种基于时频分析算法结合深度学习理论的气液两相流流型的方法在审
| 申请号： | 201711360206.5 | 申请日： | 2017-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN108304770A | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | 翁润滢;孙斌;赵玉晓 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习理论的气液两相流流型的方法。可以对在管道内流动的气液两相流的基本流型泡状流，弹状流，塞状流等进行识别。相较于常规方法识别流型，本发明提出一种通过自适应最优核时频分析算法计算两相流差压信号的时频谱图，通过卷积神经网络来自动提取图像特征，进而使用支持向量机分类器来识别两相流流型的方法。由于使用了把一维动态信号转换为二维图像的方法，更加准确地描述信号的特征，大大增加了本发明对气液两相流流型的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 气液两相流流型 时频分析 流型 支持向量机分类器 卷积神经网络 气液两相流 二维图像 方法识别 描述信号 时频谱图 算法计算 算法结合 图像特征 信号转换 一维动态 自动提取 弹状流 基本流 两相流 泡状流 塞状流 识别率 自适应 两相 学习 流动 | ||
【主权项】：
1.一种基于时频分析算法结合深度学习理论的气液两相流流型的方法，其特征在于：通过传统节流装置及高频响差压传感器获取管道内气液两相流动态信号，通过时频分析算法把一维时域信号转化为二维图像，通过卷积神经网络来自动提取图像特征，根据特征识别气液两相流常见流型。
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