声波多尺度分析方法在流化床平均粒径检测上的应用

被引：4

作者：

李宇龙

陈德钊

机构：

[1] 浙江大学化学工程与生物工程学系

来源：

化工自动化及仪表 | 2007年 / 04期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

流化床; 平均粒径; 声信号; 多尺度分析; 能量模式; 贝叶斯判别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TQ021 [基础理论];

学科分类号：

080706 [化工过程机械];

摘要：

平均粒径是流化床聚合工艺的重要参数,亟需在环保安全、不侵入流场的条件下,快速准确地检测。流化床声信号与平均粒径相关,可对其进行小波(包)分析,提取尺度和频度特征,构建能量模式,用于粒径判别,其判别能力与尺度相关。可选定适当的尺度,采用特征筛选和Bayes方法建立判别模型,预报性能优良,计算量甚小,适于在线检测。用于聚乙烯实例,效果令人满意。

引用

页码：53 / 56+79 +79

页数：5

共 10 条

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