本书力求理论与实际密切结合，对于流型的压差波动信号，从非线性理论的研究热点如混沌与分形、小波变换、Hilbert变换等，来研究不同流型的非线性特征；对于流型的图像信号，从流型图像的纹理和形状等方面，来提取不同流型的图像特征；从统计模式识别的新方法如神经网络和支持向量机等来研究分类器模型。此外还完成了在线识别系统的开发，这对指导两相流相关工业设备的设计及优化运行具有实际意义。

作者在多年从事气液两相流型识别的理论和试验研究工作中，做出了具有创造性的成果，取得了较满意的结果，本书为其成果的总结。

全书共分13章，首先简要介绍了两相流的定义、分类和特点及其参数检测和研究进展，然后详细地对气液两相流型划分和判别，气液两相流动的压差信号测量，基于小波分析的压差波动信号去噪处理、流型压差信号特征提取，基于混沌理论的流型压差信号特征提取，基于希尔伯特-黄变换的流型压差信号特征提取，气液两相流动的图像信号测量、特征提取，流型的神经网络识别模型，流型的支持向量机模型，神经网络和证据理论融合的识别方法和气液两相流流型在线识别系统方面的内容进行了论述。

本书可供控制理论和控制工程、模式识别与智能系统、检测技术与自动化装置、测试计量技术与仪器、热能工程等相关专业人员及工程设计人员阅读，也可作为高等院校相关专业的研究生教材、本科生选修教材或参考书。

前言

第1章 绪论

第2章 气液两相流型划分和判别

第3章 气液两相流动的压差信号测量

第4章 基于小波分析的压差波动信号去噪处理

第5章 基于小波分析的流型压差信号特征提取

第6章 基于混沌理论的流型压差信号特征提取

第7章 基于Hilbert-Huang变换的流型压差信号特征提取

第8章 气液两相流动的图像信号测量

第9章 气液两相流动的图像信号特征提取

第10章 流型的神经网络识别模型

第11章 流型的支持向量机模型

第12章 神经网络和证据理论融合的识别方法

第13章 气液两相流流型在线识别系统