摘 要:
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-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％．
