基于EMD和ICA的AR模型在两相流流型识别中的应用

• 作者: 孙斌 白宏震 黄咏梅
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 气液两相流 经验模态分解 独立成分分析 AR模型
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2789-2795
• 分类号: TP274.2
• 语种: 中文

摘要

为了对气液两相流流型进行准确识别,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)的AR模型的流型识别方法.该方法首先提取气液两相流动态差压信号,通过EMD技术对其进行分解,对分解出来的高频模态进行小波包消噪,然后通过ICA技术实现原始信号的降维处理.对通过ICA得到的独立分量建立AR模型,将模型参数和残差方差作为特征向量,建立不同流型的模板向量.计算未知流型信号的特征向量与模板特征向量的综合Mahalanobis距离,通过比较各判别距离的大小得到流型识别的结果.对40 mm水平管气水两相流进行实验,利用文丘里管采集动态差压信号,采用上述处理过程可以对泡状流、弹状流、塞状流进行有效识别,识别率达94.3%.该方法受环境条件影响小,可以有效滤除信号中的噪声成分,识别率高,易于工程实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙斌	中国计量学院计量测试工程学院	52	263	9.0	14.0
2	黄咏梅	中国计量学院计量测试工程学院	45	521	12.0	21.0
3	白宏震	中国计量学院计量测试工程学院	2	18	2.0	2.0