基于递归定量特征的气-液两相流型融合识别

• 作者: 周云龙 孙斌 李超
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 流型识别 递归定量分析 信息融合 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 热工与水力
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: O359.1
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云龙	东北电力大学能源与机械工程学院	298	2173	22.0	30.0
2	孙斌	东北电力大学能源与机械工程学院	125	1172	17.0	28.0
3	李超	东北电力大学能源与机械工程学院	15	63	5.0	7.0