小波包主成分分析在气液两相流流型识别中的应用

摘要：

针对气液两相流特征参数与流型之间复杂的非线性关系,提出了一种基于小波包主成分分析和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的气液两相流流型识别方法。该方法首先对采集的3个不同取压间距差压波动信号进行4层小波包分解,形成小波包特征向量矩阵,然后运用主成分分析方法降低特征向量矩阵的输入维数,并用于LS-SVM训练和识别。试验结果表明,融合3个传感器信息的主成分特征可有效地识别流型,与单一传感器的特征相比,具有更高的识别率。

关键词： 流型识别 小波包 主成分分析 支持向量机 气液两相流

作者: 孙斌 钟金山 赵鹏 周云龙

作者单位: 东北电力大学能源与机械工程学院,吉林,吉林,132012

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007多相流学术会议

会议地点: 大庆

会议语种:中文

页码: 762-767

在线出版日期: 2007-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）