【摘要】：基于徑向結(jié)構(gòu)的電容耦合式非接觸電阻抗檢測(cè)傳感器,結(jié)合小波包分析技術(shù)和K-均值聚類(lèi)算法,提出一種小管道氣液兩相流流型辨識(shí)方法。首先,利用徑向結(jié)構(gòu)的電容耦合式非接觸電阻抗檢測(cè)傳感器,獲取反映被測(cè)流體信息的電阻抗測(cè)量信號(hào)實(shí)部信息和虛部信息。然后,采用小波包分解的信號(hào)處理技術(shù)將實(shí)部信息和虛部信息分別分為4個(gè)頻率段,提取不同頻率范圍的能量分布情況,并與各自的均值、方差構(gòu)成特征向量。最后,利用K-均值聚類(lèi)算法進(jìn)行模式分類(lèi),建立流型辨識(shí)模型。在內(nèi)徑為3.5 mm和5.5 mm的玻璃管道內(nèi)進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所獲得的傳感器測(cè)量信號(hào)能反映流體流動(dòng)信息,提出的流型辨識(shí)技術(shù)路線(xiàn)是有效的,流型辨識(shí)精度可達(dá)88%以上。
[Abstract]:Based on the radial structure of capacitance-coupled non-contact impedance detection sensor, a flow pattern identification method for gas-liquid two-phase flow in a small pipeline is proposed by combining the wavelet packet analysis technique and the K-means clustering algorithm. Firstly, the capacitive coupled non-contact impedance detection sensor with radial structure is used to obtain the real and imaginary part information of the impedance measurement signal which reflects the information of the fluid under test. Then, the real part information and the imaginary part information are divided into four frequency segments by the wavelet packet decomposition technique. The energy distribution in different frequency ranges is extracted, and the eigenvector is constructed with their mean and variance. Finally, the K-means clustering algorithm is used for pattern classification and flow pattern identification model is established. The experimental results in a glass pipe with an inner diameter of 3.5 mm and 5.5 mm show that the measured signals of the sensor can reflect the fluid flow information, and the proposed flow pattern identification technique is effective. The accuracy of flow pattern identification can be over 88%.
【作者單位】： 浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院工業(yè)控制技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51476139,61573312)~~
【分類(lèi)號(hào)】：O359;TP212

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2 林，

本文編號(hào)：2159299