热能动力工程

作者：周云龙，王圣博，刘起超

单位：东北电力大学 能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012,,东北电力大学 自动化工程学院，吉林 吉林 132012,,东北电力大学 能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012,

关键词：改进自适应噪声完备集合经验模态分解;支持向量机;起伏振动;流型识别;气液两相流

基金：国家自然科学基金（51776033）

针对起伏振动条件下气液两相流压差信号过于复杂难以识别的问题，提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与支持向量机（SVM）相结合的流型识别方法。采用ICEEMDAN对小波去噪后的压差信号进行模式分解，通过求取的各本征模态函数（IMF）与原始信号进行斯皮尔曼相关系数计算，选取相关系数较大的IMF分量进行希尔伯特变换，对变换后各IMF分量的瞬时幅度进行能量熵、奇异谱熵、功率谱熵的计算，构成特征向量，带入到支持向量机中进行流型识别。结果表明：该方法能够有效识别起伏振动状态下的泡状流、弹状流、搅混流、环状流，识别准确率可达95%。

来源：2024年第2期

《热能动力工程》期刊编辑部

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