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基于递归定量特征的气-液两相流流型融合识别

孙斌 李超 周云龙

孙斌, 李超, 周云龙. 基于递归定量特征的气-液两相流流型融合识别[J]. 核动力工程, 2009, 30(6): 57-62.
引用本文: 孙斌, 李超, 周云龙. 基于递归定量特征的气-液两相流流型融合识别[J]. 核动力工程, 2009, 30(6): 57-62.
SUN Bin, LI Chao, ZHOU Yun-long. Fusion Identification Method for Gas-Liquid Two-Phase Flow Regime Based on Recurrence Quantification Characteristics[J]. Nuclear Power Engineering, 2009, 30(6): 57-62.
Citation: SUN Bin, LI Chao, ZHOU Yun-long. Fusion Identification Method for Gas-Liquid Two-Phase Flow Regime Based on Recurrence Quantification Characteristics[J]. Nuclear Power Engineering, 2009, 30(6): 57-62.

基于递归定量特征的气-液两相流流型融合识别

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(50706006)

详细信息
    作者简介:

    孙斌(1972—),男,副教授。2005年毕业于华北电力大学热能工程专业,获博士学位。现从事多相流动特性及数据融合方法研究。

    李超(1982—),男,硕士研究生。2007年毕业于河北大学环境工程专业,获学士学位。现主要从事气-液两相流型识别的研究工作。

    周云龙(1960—),男,教授,博士研究生导师。1991年毕业于西安交通大学热能工程专业,获博士学位。现主要从事锅炉水动力特性和多相流参数检测的研究工作。

  • 中图分类号: O359.1

Fusion Identification Method for Gas-Liquid Two-Phase Flow Regime Based on Recurrence Quantification Characteristics

  • 摘要: 为了进一步提高流型识别的准确率,针对气-液两相流压差波动信号的非平稳特征,提出了一种基于递归定量分析(RQA)和多传感器数据融合技术的流型识别方法。该方法首先采用RQA方法提取压差波动信号的非线性特征参数,对3个不同取压间距压差波动信号的特征参数进行特征层融合,构成融合特征向量,并运用融合的特征向量对支持向量机进行训练并识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明,经过多传感器数据融合,识别结果的可信度明显提高。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-10-01
  • 修回日期:  2009-05-11
  • 网络出版日期:  2025-07-28
  • 刊出日期:  2009-12-15

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