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文檔簡介
1、油水兩相流動廣泛存在于石油、化工及其它相關行業(yè)的管道輸送中,油水兩相流的流型識別問題是研究油水兩相流動的關鍵和難點,具有重要的理論和實際意義。 復雜性度量作為一種非線性時間序列分析方法,近年來廣受關注。本文介紹了復雜性理論,它的起源、方法和意義,并以logistic映射和一些隨機程度不同的常規(guī)信號為算例詳細分析了LZ復雜性、漲落復雜性、功率譜熵和近似熵四種復雜性算法,比較了它們的區(qū)別及它們對周期、隨機、混合隨機和混沌信號的識別能
2、力,結(jié)果表明:LZ復雜性、功率譜熵和近似熵均認為周期信號最簡單,隨機信號最復雜,描述了序列的結(jié)構(gòu)特征;漲落復雜性認為均勻分布的隨機序列也不復雜,在一定程度上反映了序列的演化狀態(tài)。 最后,應用這四種算法對垂直上升管中油水兩相流不同流動工況的電導波動信號時間序列應用進行了分析。結(jié)果表明:對于同屬于水包油流型的含水率從61%~91%變化的工況,四種復雜性測度的變化不明顯;但是對于含水率為51%的過渡流型,四種復雜性度量值隨總流量的變化
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