【摘要】：采集棒束通道實(shí)驗(yàn)臺(tái)上氣液兩相流4種流型壓差信號(hào),計(jì)算4種流型的多尺度邊際譜熵,對(duì)其進(jìn)行流型識(shí)別及動(dòng)力學(xué)特性分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:多尺度邊際譜熵能從整體上區(qū)分4種流型,從頻域細(xì)節(jié)尺度定量揭示不同流型間的動(dòng)力學(xué)特性;利用多尺度邊際譜熵增率和譜熵均值聯(lián)合分布可定量準(zhǔn)確區(qū)分4種流型,對(duì)泡狀-攪混流這種難以區(qū)分的過渡流型也有較好效果;與支持向量機(jī)結(jié)合具有運(yùn)算速度快、識(shí)別率高的優(yōu)點(diǎn),準(zhǔn)確率高達(dá)98.11%,適合流型的在線識(shí)別。
[Abstract]:The pressure difference signals of gas-liquid two-phase flow with four different flow patterns were collected and the multi-scale marginal spectral entropy of the four flow patterns was calculated. The flow pattern was identified and the dynamic characteristics were analyzed. The experimental results show that the multi-scale marginal spectral entropy can distinguish the four flow patterns from the whole, and quantitatively reveal the dynamic characteristics of different flow patterns from the frequency domain detail scale. By using the combined distribution of multi-scale marginal spectral entropy increase and spectral entropy mean, four flow patterns can be quantitatively and accurately distinguished, and it has a good effect on the bubbly mixing flow, which is difficult to distinguish between the transition flow patterns. The combination of SVM and SVM has the advantages of high speed and high recognition rate, and the accuracy is up to 98.11, which is suitable for online flow pattern recognition.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：O359.1;TL352

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本文編號(hào)：2364823