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基于LS-SVM的气液两相流参数测量研究

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目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1两相流及其主要参数

1.1.1两相流的定义及分类

1.1.2两相流主要参数及分类

1.2两相流参数检测技术的研究现状及其发展趋势

1.2.1两相流参数检测技术的研究现状

1.2.2两相流参数检测技术研究的发展趋势

1.3本文的主要工作

1.4本章小结

第二章文献综述

2.1气液两相流流型辨识方法

2.1.1垂直管典型流型

2.1.2水平管典型流型

2.1.3流型辨识方法

2.2气液两相流空隙率测量方法

2.2.1空隙率计算法

2.2.2快关阀法

2.2.3射线法

2.2.4电学法

2.2.5光学法

2.2.6热学法

2.3过程层析成像技术

2.3.1电容层析成像技术

2.3.2电阻层析成像技术

2.4支持向量机

2.4.1机器学习的基本问题

2.4.2统计学习理论简介

2.4.3支持向量机的基本思想

2.4.4支持向量机算法研究进展

2.4.5支持向量机应用研究简介

2.5本章小结

第三章实验装置及技术路线

3.1油气两相流空隙率测量的实验装置及技术路线

3.1.1实验装置

3.1.2空隙率测量技术路线

3.1.3流型辨识

3.2气水两相流空隙率测量的实验装置及技术路线

3.2.1实验装置

3.2.2空隙率测量技术路线

3.3本章小结

第四章LS-SVM及其参数优化

4.1引言

4.2标准LS-SVM

4.3加权LS-SVM

4.4 LS-SVM的改进

4.5基于交叉验证和网格搜索的LS-SVM参数选择

4.5.1模型确定方法

4.5.2交叉验证

4.5.3网格搜索法

4.5.4模型参数选择流程

4.6基于RC-GA的LS-SVM参数优化

4.6.1遗传算法概述

4.6.2遗传算法的运行过程

4.6.3实现遗传算法的主要因素

4.6.4 RC-GA优化LS-SVM参数

4.7改进LS-SVM的仿真验证

4.8本章小结

第五章基于ECT和LS-SVM的油气两相流空隙率测量

5.1引言

5.2空隙率测量建模

5.3去除相邻电极测量值前的空隙率测量

5.3.1基于ECT和LS-SVM的空隙率测量

5.3.2基于ECT和加权LS-SVM的空隙率测量

5.3.3基于ECT和改进LS-SVM的空隙率测量

5.3.4三种LS-SVM方法的空隙率测量结果比较

5.4去除相邻电极测量值后的空隙率测量

5.4.1基于ECT和LS-SVM的空隙率测量

5.4.2基于ECT和加权LS-SVM的空隙率测量

5.4.3基于ECT和改进LS-SVM的空隙率测量

5.4.4三种LS-SVM方法的空隙率测量结果比较

5.5去除相邻电极测量值前、后的空隙率测量结果比较

5.6本章小结

第六章基于ERT和LS-SVM的气水两相流空隙率测量

6.1空隙率测量建模

6.2去除与激励电极对相邻的测量值前的空隙率测量

6.2.1基于ERT和LS-SVM的空隙率测量

6.2.2基于ERT和加权LS-SVM的空隙率测量

6.2.3基于ERT和改进LS-SVM的空隙率测量

6.2.4三种LS-SVM方法的空隙率测量结果比较

6.3除去与激励电极对相邻的测量值后的空隙率测量

6.3.1基于ERT和LS-SVM的空隙率测量

6.3.2基于ERT和加权LS-SVM的空隙率测量

6.3.3基于ERT和改进LS-SVM的空隙率测量

6.3.4三种LS-SVM方法的空隙率测量结果比较

6.4去除相邻的测量值前、后的空隙率测量结果比较

6.5油气两相流和气水两相流空隙率测量结果比较

6.6本章小结

第七章结论

参考文献

附录

致谢

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摘要

两相流广泛存在于动力、石油、冶金、核能和化工等领域。两相流参数的测量对生产过程的计量、控制以及环保等具有非常重要的意义,但是两相流流动特性复杂,两相流参数检测的难度相当大。空隙率是众多两相流参数中的一个重要检测参数,现有的多种空隙率测量方法还未能满足实际工业应用要求,空隙率测量技术仍有待进一步研究。本文重点针对气液两相流空隙率的测量进行了研究,主要工作和创新点如下: 1.提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)的改进方法。针对现有LS-SVM的不足,运用训练数据点筛选策略,根据LS-SVM模型训练误差的大小,剔除训练数据中误差过大和过小的数据点,从而获得模型的“稀疏性”,提高了模型的泛化能力和鲁棒性。仿真验证和实际空隙率测量的实验验证,表明LS-SVM的改进是成功的。 2.将实数编码的遗传算法(RC-GA)引入到LS-SVM参数优化中,解决了LS-SVM使用时存在的参数选取困难的问题。将LS-SVM的参数选取问题看作优化问题,建立优化问题的目标函数,凭借RC-GA强大的全局搜索能力,搜索最优LS-SVM参数。仿真结果和实际空隙率测量实验表明RC-GA方法是有效的。 3.提出了基于12电极电容层析成像技术(ECT)和LS-SVM的油气两相流空隙率在线测量的新方法。运用该方法测量空隙率时,首先辨识流型,然后选择与流型辨识结果相对应的空隙率模型计算获得空隙率。该方法省去了常用ECT方法测量空隙率时复杂而耗时的图像重建过程,提高了空隙率测量的实时性。实验结果证明了本方法的有效性。 4.提出了基于16电极电阻层析成像技术(ERT)和LS-SVM的气水两相流空隙率测量的新方法。该方法由ERT传感器获得104个测量值,然后把ERT传感器得到的104个(去除16个与激励电极对相邻的测量值后为88个)测量值作为已经建立好的空隙率测量模型的输入,计算获得空隙率。实验结果表明本方法是有效的。

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