【摘要】：氣固流化床中流型的識(shí)別是兩相流相關(guān)參數(shù)檢測的重要內(nèi)容。利用聲發(fā)射檢測技術(shù)對(duì)氣固流化床進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣,結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)、小波算法以及信息熵等方法提取氣固流化床中不同流型的特征參數(shù)。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,此方法提取出的特征參數(shù)真實(shí)反映了典型氣固流型下的動(dòng)力學(xué)特征,在流化床中,鼓泡床、湍動(dòng)床和快速流化床在時(shí)域、頻域有著顯著的區(qū)別。將小波能量、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的結(jié)果以及小波包分解后的信息熵導(dǎo)入支持向量機(jī)(SVM)中,進(jìn)行氣固流型識(shí)別,正確率85%。因此,聲發(fā)射檢測技術(shù)與支持向量機(jī)相結(jié)合的方法可用于氣固兩相流流型的識(shí)別,具有一定的可行性。
[Abstract]:The identification of flow patterns in a gas-solid fluidized bed is an important part of the measurement of correlation parameters of two-phase flow. The acoustic emission detection technique is used to sample the data of gas-solid fluidized bed. The characteristic parameters of different flow patterns in gas-solid fluidized bed are extracted by means of mathematical statistics wavelet algorithm and information entropy. The experimental results show that the characteristic parameters extracted by this method reflect the dynamic characteristics of a typical gas-solid flow model. In fluidized bed, bubbling bed, turbulent bed and fast fluidized bed have significant differences in time domain and frequency domain. The wavelet energy, the result of mathematical statistics and the information entropy of wavelet packet decomposition are introduced into support vector machine (SVM), and the correct rate of gas-solid flow pattern recognition is 85%. Therefore, the combination of acoustic emission detection technology and support vector machine can be used to identify gas-solid two-phase flow patterns, and it is feasible to some extent.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014MS0609) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61463041,61362023,61463042)
【分類號(hào)】：O359

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本文編號(hào)：2472259