基于支持向量机的气液两相流流型识别新方法

摘要：

为准确识别两相流型,提出了基于小波包多尺度信息熵和支持向量机的流型识别方法.利用小波包变换对采集到的水平管空气-水两相流压差波动信号进行3层小波包分解,得到8个不同频带的信号,提取各频带信号的小波包多尺度信息熵作为流型的特征向量,运用支持向量机进行训练并识别流型.结果表明:与BP神经网络相比,采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.

关键词：空气-水两相流、流型识别、支持向量机、小波包、信息熵

所属期刊栏目：15

分类号：O359.1(流体力学)

资助基金：吉林省科技发展计划20040513

在线出版日期：2007-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：209-216