[发明专利]基于GRU神经网络的气液两相流流型在线识别方法在审
| 申请号： | 202010998571.4 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112113742A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 张诚;孙斌;赵玉晓 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G01M10/00 | 分类号： | G01M10/00;G01N11/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GRU神经网络的气液两相流流型在线识别方法，在两相流管道上设置节流装置，通过差压变送器采集节流装置前后的差压信号，并将其传输给深度学习开发板，该开发板是基于GRU神经网络的气液两相流流型在线识别方法的信息处理平台；流束经过节流装置时管道内的压力产生变化，不同的流型产生的差压变化不同；差压变送器的采压管接至节流装置前后，采集时间序列的压力差信号，并送给深度学习开发板进行采集和处理；深度学习开发板将采集到的差压信号作为GRU神经网络的输入，不同流型的类别作为GRU神经网络的输出向量，先通过训练样本对GRU神经网络内部的参数进行训练，然后进行实际的流型识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gru 神经网络 两相 流流 在线 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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