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基于LS-SVM的气液两相流参数测量研究

彭珍瑞  
【摘要】: 两相流广泛存在于动力、石油、冶金、核能和化工等领域。两相流参数的测量对生产过程的计量、控制以及环保等具有非常重要的意义,但是两相流流动特性复杂,两相流参数检测的难度相当大。空隙率是众多两相流参数中的一个重要检测参数,现有的多种空隙率测量方法还未能满足实际工业应用要求,空隙率测量技术仍有待进一步研究。本文重点针对气液两相流空隙率的测量进行了研究,主要工作和创新点如下: 1.提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)的改进方法。针对现有LS-SVM的不足,运用训练数据点筛选策略,根据LS-SVM模型训练误差的大小,剔除训练数据中误差过大和过小的数据点,从而获得模型的“稀疏性”,提高了模型的泛化能力和鲁棒性。仿真验证和实际空隙率测量的实验验证,表明LS-SVM的改进是成功的。 2.将实数编码的遗传算法(RC-GA)引入到LS-SVM参数优化中,解决了LS-SVM使用时存在的参数选取困难的问题。将LS-SVM的参数选取问题看作优化问题,建立优化问题的目标函数,凭借RC-GA强大的全局搜索能力,搜索最优LS-SVM参数。仿真结果和实际空隙率测量实验表明RC-GA方法是有效的。 3.提出了基于12电极电容层析成像技术(ECT)和LS-SVM的油气两相流空隙率在线测量的新方法。运用该方法测量空隙率时,首先辨识流型,然后选择与流型辨识结果相对应的空隙率模型计算获得空隙率。该方法省去了常用ECT方法测量空隙率时复杂而耗时的图像重建过程,提高了空隙率测量的实时性。实验结果证明了本方法的有效性。 4.提出了基于16电极电阻层析成像技术(ERT)和LS-SVM的气水两相流空隙率测量的新方法。该方法由ERT传感器获得104个测量值,然后把ERT传感器得到的104个(去除16个与激励电极对相邻的测量值后为88个)测量值作为已经建立好的空隙率测量模型的输入,计算获得空隙率。实验结果表明本方法是有效的。


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