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基于动态差压信号的气液两相流特性研究

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1 绪论

1.1 引言

1.2 气液两相流概述

1.3 两相流流型识别技术及研究方法

1.4 气液两相流流型研究现状

1.5 本文主要研究内容

1.6 小结

2 气液两相流实验系统设计

2.1 引言

2.2 实验系统简介

2.3 实验系统各部分介绍

2.4 节流装置

2.5 实验过程

2.6 小结

3 局域均值分解在气液两相流差压信号中的应用

3.1 引言

3.2 信号处理方法的发展

3.3 LMD算法的基本理论

3.4 基于LMD的两相流差压信号的时频特性分析

3.5 LMD算法与EMD算法比较

3.6 小结

4 基于支持向量机的流型识别

4.1 支持向量机简介

4.2 特征值提取

4.3 支持向量机的实现

4.4 流型识别结果

4.5 小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

作者简历

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摘要

气液两相流现象广泛存在于自然界和人们生产生活的各个方面,因此,对两相流动态特性的深入研究具有重要意义。流型作为两相流最重要的动态特性之一,是两相流领域研究的重点和热点。实验中使用V锥流量计作为节流装置,采集两相流动态差压信号,使用局域均值分解算法对差压信号进行处理,并提取其特征值,通过支持向量机对特征值进行训练,得到分类模型,实现两相流流型的正确识别。具体研究内容及成果如下:
  (1)搭建水平管道气液两相流实验系统,使用V锥流量计作为节流装置,通过差压变送器及数据采集卡采集不同流量点的两相流差压波动信号。本文主要研究泡状流、弹状流、塞状流三种最典型的流型,实验过程中共采集298组可用数据。
  (2)编写基于LabVIEW的信号预处理程序,对动态差压信号进行预处理。预处理过程包括信号归一化、剔点、去趋势、数学形态滤波等。经过预处理的信号更加平滑,噪声、工频干扰等都得到有效抑制。
  (3)局域均值分解(LMD)算法能够自适应的将两相流差压信号由高频到低频逐层分离出来。分离出来的若干乘积分量(PF)具有实际的物理意义,能够最大限度的保留原信号的特征,而且端点效应和模态混叠程度较低。
  (4)提取两相流差压信号的特征值,包括能量熵、能量分量、峭度系数、标准差。通过支持向量机(SVM)对特征值进行训练后,输入未知两相流差压信号使之能够被正确识别。本文使用30组样本进行训练,对268组差压信号进行识别,识别率达到97.01%。
  (5)基于虚拟仪器(LabVIEW)软件进行系统程序的编写,分别实现LMD算法,特征值提取、存储及SVM流型识别等功能。

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