您的位置：网站首页 > 《中文科技期刊数据库》 > 工程技术 > 化学工程 > 摘要
流化床反应器声信号的多尺度分析与平均粒度检测
陈惜明 陈德钊 浙江大学化学与生物工程学系 浙江杭州310027 淮北煤炭师范学院化学系 安徽淮北235000
|
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％． | |
|---|---|---|
| 格式：PDF 页数：5 页 页码范围：220-224页 | ||
学科分类：
|
||
| 关 键 词：多尺度 离散小波变换 流化床 神经网络 | ||
| 来源期刊：《中国矿业大学学报》2008年 第2期 | ||
| 收录数据库：中文科技期刊数据库 | ||
|
||
