The flow patterns of oil/water two-phase flow in vertical upward pipes were characterized by the analysis of symbolic time series based on the conductance fluctuating signals.The study showed that the symbolic sequenc...The flow patterns of oil/water two-phase flow in vertical upward pipes were characterized by the analysis of symbolic time series based on the conductance fluctuating signals.The study showed that the symbolic sequence temporal irreversibility T fb and chi-square χ2 fb statistics had little change with oil-in-water flow pattern variations for water cut (K w) ranging from 61% to 91% but showed irregular sudden changes with transitional flow pattern variations for water cut 51%.When distinguishing the transitional flow pattern from oil-in-water flow pattern, the symbolic time series analysis method presented more unique characteristics and was a useful assistant diagnostic tool for the identification of oil/water two- phase flow patterns.展开更多
提前诊断出机械系统中的异常信息对于防止生产事故的产生非常重要。在各种诊断方法中,符号化时间序列分析(STSA,Symbolic time series analysis)是一种常用的异常诊断方法,然而它的诊断效果和符号化时间序列的形成紧密相关。在对之前方...提前诊断出机械系统中的异常信息对于防止生产事故的产生非常重要。在各种诊断方法中,符号化时间序列分析(STSA,Symbolic time series analysis)是一种常用的异常诊断方法,然而它的诊断效果和符号化时间序列的形成紧密相关。在对之前方法总结分析的基础上,提出了一种高效实用的符号化方法——基于概率密度空间划分的符号化方法。在该方法中,首先对时间序列进行概率密度统计分析,进而确定若干个概率相等的区间,然后对属于特定区间的值赋予一个特定的符号。为了检验该方法的效果,将基于概率密度空间划分的符号化时间序列分析方法用于轴承疲劳实验的异常诊断当中。通过对比实验表明:概率密度符号化方法相比于传统的空间划分方法对异常更加敏感,能够更早诊断出轴承的异常。展开更多
为了研究循环射流混合槽内压力波动信号的前向和后向符号时间序列的动力学特征的差异性,利用等概率原则对PFS(pressure fluctuation signals)时间序列进行符号化转换,通过修正的Shannon熵选取最佳符号集大小和子序列长度。利用子序列编...为了研究循环射流混合槽内压力波动信号的前向和后向符号时间序列的动力学特征的差异性,利用等概率原则对PFS(pressure fluctuation signals)时间序列进行符号化转换,通过修正的Shannon熵选取最佳符号集大小和子序列长度。利用子序列编码图、时间不可逆转性、秩次图和秩次距离等参数对PFS时间序列进行STSA(symbolic time series analysis)研究。研究结果表明:修正的Shannon熵最小时确定优化符号化参数为n=2和L=10。前向与后向时间序列的子序列编码分布相似但其频数不等,表明CJT(circulating jet tank)内湍流流动呈现多尺度混沌确定性特征。PFS的时间不可逆性值随着周向角的增加不断增加,随z/H的增大呈现先降低再上升最后降低的趋势,随雷诺数的增加呈现"W"型分布。时间不可逆性值与秩次距离对PFS前后向序列动力学特征的差异性判断相互吻合。展开更多
文摘The flow patterns of oil/water two-phase flow in vertical upward pipes were characterized by the analysis of symbolic time series based on the conductance fluctuating signals.The study showed that the symbolic sequence temporal irreversibility T fb and chi-square χ2 fb statistics had little change with oil-in-water flow pattern variations for water cut (K w) ranging from 61% to 91% but showed irregular sudden changes with transitional flow pattern variations for water cut 51%.When distinguishing the transitional flow pattern from oil-in-water flow pattern, the symbolic time series analysis method presented more unique characteristics and was a useful assistant diagnostic tool for the identification of oil/water two- phase flow patterns.
文摘提前诊断出机械系统中的异常信息对于防止生产事故的产生非常重要。在各种诊断方法中,符号化时间序列分析(STSA,Symbolic time series analysis)是一种常用的异常诊断方法,然而它的诊断效果和符号化时间序列的形成紧密相关。在对之前方法总结分析的基础上,提出了一种高效实用的符号化方法——基于概率密度空间划分的符号化方法。在该方法中,首先对时间序列进行概率密度统计分析,进而确定若干个概率相等的区间,然后对属于特定区间的值赋予一个特定的符号。为了检验该方法的效果,将基于概率密度空间划分的符号化时间序列分析方法用于轴承疲劳实验的异常诊断当中。通过对比实验表明:概率密度符号化方法相比于传统的空间划分方法对异常更加敏感,能够更早诊断出轴承的异常。
文摘为了研究循环射流混合槽内压力波动信号的前向和后向符号时间序列的动力学特征的差异性,利用等概率原则对PFS(pressure fluctuation signals)时间序列进行符号化转换,通过修正的Shannon熵选取最佳符号集大小和子序列长度。利用子序列编码图、时间不可逆转性、秩次图和秩次距离等参数对PFS时间序列进行STSA(symbolic time series analysis)研究。研究结果表明:修正的Shannon熵最小时确定优化符号化参数为n=2和L=10。前向与后向时间序列的子序列编码分布相似但其频数不等,表明CJT(circulating jet tank)内湍流流动呈现多尺度混沌确定性特征。PFS的时间不可逆性值随着周向角的增加不断增加,随z/H的增大呈现先降低再上升最后降低的趋势,随雷诺数的增加呈现"W"型分布。时间不可逆性值与秩次距离对PFS前后向序列动力学特征的差异性判断相互吻合。
