基于奇异值分解和最小二乘支持向量机的气-液两相流流型识别方法

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针对气-液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了一种基于奇异值分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的流型识别方法。该方法首先采用经验模态分解将气-液两相流压差波动信号分解为多个平稳的固有模态函数之和,并形成初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,得到矩阵的奇异值,将其作为流型的特征向量,根据LS—SVM分类器的输出结果来识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型进行识别,结果表明,与神经网络相比,该方法具有更高的识别率和识别速度。
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