基于SVM及电容层析成像的两相流流型识别

两相流测量中,流型的准确识别是流动参数准确测量的基础.电容层析成像(ECT)技术是自20世纪80年代发展起来的新型检测技术,可用于两相流/多相流流型识别及固相浓度测量.支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,即使在小样本情况下也能得到很好的分类效果.应用ECT系统测量的包含流型信息的电容测量数据,采用支持向量机算法进行流型识别,对4种典型空气-油两相流流型识别分别进行了仿真和静态实验.结果表明,该方法辨识速度快,可准确地识别典型的流型.     

基于自组织神经网络的油气两相流管截面流型辨识

为了探索两相流流型辨识方法,本文在12电极电容检测系统的基础上,针对油气两相流,提出了基于神经网络的流型辨识方法,即采用自组织神经网络根据电容采样数据实现相应管截面流型的识别.研究表明,该方法是有效的.     

基于ECT投影数据的两相流流型辨识

提出一种基于电容层析成像（ECT）系统的两相流流型辨识新方法。ECT投影数据经特征参数提取前处理环节后馈人事先训练好的神经网络实现流型辩识。文中介绍了特征参数的提取、神经网络的构成以及训练方法。研究结果表明，该方法辨识精度高、辨识速度快，是两相流流型在线辨识的一种有效手段。     

小波变换辨识流型的一种新方法研究

本文提出了一种基于小波分析进行水平管气液两相流流型辨识的新方法。该方法以测试管段的管程压降△P的波动作为测量信号,通过对其小波变换结果的分析,根据不同流型能量分布的定量指标确定了流型判别规则。实验结果表明,这种判别方法能有效地实现对水平管层状流、波状流、塞状流、弹状流等四种典型流型的在线辨识。     

不波变换辨识流形的一种新方法研究

本文提出了一种基于小波分析进行水平管气液两相流流型辨识的新方法。该方法以测试管段的管程压降△Ｐ的波动作为测量信号,通过对其小波变换结果的分析,根据不同流型能量分布的定量指标确定了流型判别规划。实验结果表明,这种判别方法能有效地实现对水平管层状流、波状流、塞状流、弹状流等四种典型流形的在线辨识。     

基于PCR和PLSR的油气两相流空隙率测量

本文利用12电极ECT系统提供的电容测量信息,基于主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)技术,提出了一种油气两相流空隙率测量的新方法.该方法针对不同的油气两相流流型,分别基于PCR和PLSR建立两组空隙率测量模型.实际测量时,根据流型辨识结果分别选用相应的基于PCR的空隙率测量模型和基于PLSR的空隙率测量模型,通过计算获得空隙率值并进行对比.研究结果表明,本文提出的空隙率测量方法是有效的,两组空隙率测量模型的测量结果精度相当,在典型流型下的测量误差均在5%以内,但基于PLSR技术所获空隙率测量模型的降维效果优于基于PCR技术的相应模型.同时,由于该方法直接利用ECT系统提供的电容测量值来建立空隙率测量模型,省去了以往ECT系统测量空隙率所必需的复杂费时的图像重建过程,提高了空隙率测量的实时性,整个测量时间小于0.1 s.     

压缩感知在电容层析成像流型辨识中的应用

针对传统电容层析成像(ECT)流型辨识方法识别率较低的问题,提出一种基于压缩感知理论的ECT流型辨识方法.首先,将ECT系统获得的测量电容向量归一化,并表示为训练样本集的过完备字典稀疏线性组合;然后,将随机高斯矩阵作为测量矩阵对测试样本和标准样本分别进行采样,并利用压缩感知信号重构算法求解L0范数下的最优化问题,从而得到各样本在训练样本集上的稀疏表示;根据待测样本和标准样本稀疏解之间的线性相关程度来确定归属流型.对典型流型的仿真实验结果显示,在无噪声、40 dB、20 dB信噪比的情况下,流型辨识准确率分别为100％、99.25％和98.12％,表明本文方法抗噪声干扰能力强,是一种有效、准确率较高的ECT流型辨识方法,为ECT流型辨识技术的研究提供了一种新的手段.     

基于模糊逻辑融合算法的气液两相流流型辨识方法

本文利用差压波动信号对水平管气液两相流流型辨识问题进行了研究.以香农熵和阈值熵作为流型辨识的特征量,提出了一种基于模糊逻辑的融合辨识新方法.实验结果证明该方法效果良好,优于单独运用香农熵或阈值熵进行辨识的结果.     

双层电容层析成像传感器及应用

电容层析成像在气力输送过程中具有十分重要的应用地位，可进行固相浓度分布测量，流型判断。利用双层电容层析成像传感器不仅可以进行浓度测量还可以进行相关测速。基于这种思想，设计了一种双层电容传感器，与电容测量系统结合，用于气力输送过程固相浓度和速度的测量。     

电容层析成像两相流流型可视化系统

本文基于电容层析成像技术研制了一套两相流型可视化系统,建立了一种新型的具有高速采集和高分辨率测量的电容数据采集系统,采用加权反投影算法进行图像重建以保证流型可视化的实时性和有效性,整套流型可视化系统经气液两相流现场应用测试和气固流化床实验室动态实验证明是有效的,成像速度达20幅／秒以上,满足工业应用要求。     

基于改进BP算法的两相流层析成像仿真

本文提出了基于改进的ＢＰ算法的对象道内两相流进行电容层析成像方法。研究了提高收敛速度的途径以及成像的网络模型,并给出了图像仿真结果,结果表明该方法能缩短训练时间。     

基于多尺度信息熵特征和RBF神经网络的气液两相流流型识别方法

根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出一种基于小波包多尺度信息熵的流型识别方法。该方法首先对采集到的压差波动信号进行4层小波包分解，在通频范围内得到分布在不同频段内的分解信号，进而建立流型的多尺度信息熵特征向量。并以此特征向量作流型样本对RBF神经网络进行训练，实现流型的智能化识别。试验结果表明，训练成功的RBF网络能很好地识别水平管内的4种流型，为流型识别开辟了一条新的途径。     

基于DNA遗传技术的气液两相流型辨识研究

利用DNA分子的复制、储存和传递信息的功能,采用基于DNA编码技术的遗传算法优化BP神经网络,建立了具有更高辨识能力的气液两相流流型辨识模型,并就若干参数对辨识模型计算效率的影响规律进行了研究。研究结果表明,基于DNA编码遗传技术对BP神经网络进行优化处理而形成的气液两相流型辨识模型比已有其它辨识模型具有更高的辨识能力;通过轴承腔气液两相流动数值仿真流型模式的辨识分析,表明这一辨识模型可应用于航空发动机轴承腔气液两相流的研究。     

基于ECT传感器和模式识别的气液两相流空隙率测量新方法研究

基于电容层析成像(ECT)传感器和模式识别理论,提出了一种新型的气液两相流空隙率测量方法。根据流型几何特征分别建立了空隙率的三个模板库。测量时先对流型进行分类,再调用对应的模板库利用距离测度进行模板匹配,从而得到空隙率。实验结果表明该方法是可行的,有助于克服测量结果易受流型影响的问题,同时速度优于传统ECT技术方法,获得一个管截面空隙率值所花费的测量时间小于50ms,最大测量误差可小于5%,满足工业在线运行需要。     

Characterization of gas-liquid two phase flows using dielectric Sensors

Two phase flow regime identification and void fraction measurement is an area of considerable interest because of its wide applications in process industries. The principle involved in dielectric measurement is that the two phase flow regime is characterized by the changes in effective permittivity of the two phase fluid mixture. In the present work, a pair of parallel copper electrodes on the two sides of a glass tube acts as a dielectric sensor. As the void fraction in the glass tube changes, the effective permittivity of the medium changes. This causes a variation in the capacitance value across the electrodes. A standard IC, Oscillator 555 is employed as a tool to generate a rectangular wave. The variation in dielectric constant is analyzed based on the change in time period of the trough (T₀) of the rectangular wave that is recorded online by a data acquisition system. Experiments were performed in a 4.7 mm diameter tube with air-water, air-palmolein oil two phase fluids to study the variation in dielectric constant which is indicated as a change in time period of trough. The effect of conductivity of water on the capacitance variation is examined with water having Total dissolved solids (TDS) which is a measure of movable ions in the range 10-4000 ppm (16 µS/cm–6.3 mS/cm). The novelty in the present work is the determination of changes in capacitance value based on the change in time of trough of the rectangular wave. The technique does not require amplification or a filtering circuit, thereby leading to a precise identification of two phase flow regime.     

基于多频带谱熵的水平气液两相流结构复杂性分析

针对传统功率谱熵只能刻画总体系统结构复杂性问题,提出既能从宏观角度又能从微观角度反映系统结构复杂性的多频带谱熵的分析方法。分析几种典型信号的多频带谱熵特征,验证多频带谱熵方法的可行性及抗干扰能力;利用环形电导传感器阵列获取动态实验测试数据,计算水平气液两相流波状流、塞状流和弹状流含水率波动的多频带谱熵值,分析3种流型结构复杂性随频带因子变化的演变规律。实验结果表明:波状流的多频带谱熵最低,弹状流多频带谱熵值最高;塞状流的多频带谱熵居于波状流与弹状流之间。3种流型在分析频率为0~8.3 Hz时,呈现近似线性变化的结构复杂性特征以及较强的流型区分度,可以作为流型识别的准则。     

一种新型电容式空隙率传感器仿真研究

该文提出了一种侵入式多环套状结构电极的电容传感器,并研究它对气液两相流空隙率测量的可行性。通过建立多环套状电容传感器装置的有限元仿真数学模型,运用ANSYS软件对电容传感器有限元模型进行了二维静电场仿真。其分析了极板间的电位分布,计算不同相分布下传感器的电容及变化量,分析空隙率的设定值与仿真值对比结果,并以层流和环流为例比较并分析传感器的灵敏度以及受流型的影响。仿真结果表明,多环套状电极结构电容传感器可运用于两相流的空隙率测量技术上,为多环套状电极结构电容传感器的设计提供了部分理论依据。     

两相流离散相浓度测量新方法的研究

本文提出了一种基于流动成像技术测量两相流离散相浓度的新方法。该法以阵列式电容传感器为信息获取手段。针对离散相浓度测量的自身特性和要求建立了一种新的图像重建模型。为克服图像重建过程中的不适定性问题,提出了一种正则化广义逆图像重建算法并引入修正滤波。相应的浓度检测系统具有简单、非侵入性、实时性能佳等优点。实验结果表明,该方法是可行的,浓度测量最大误差小于５％。     

基于遗传算法/神经网络组合技术的气液两相流型辨识

通过采用遗传算法训练BP神经网络、优化网络权值的技术,对气液两相流的流型进行了辨识研究,在此基础上建立了基于遗传算法/神经网络组合技术的气液两相流流型的预测模型,从而为发动机轴承腔内润滑油气液两相流流型识别提供了技术支持,也为考虑轴承腔气液两相流的相关设计和实验工作提供了技术条件。     

气液两相流液相体积含量的精确测量

两相流多变的流型导致电容传感器测量组分体积含量时精度较低。仿真试验结果显示,管道气—油两相流含油率的测量误差高达１５％ 以上。利用层析成象电容传感器阵列获取的管道内部两相流分布情况的投影值,可确定对组分体积含量的修正方法,使误差显著降低。本文分析了流型对测量的影响,导出了修正公式,介绍两种修正方法及仿真修正结果。