基于Rijke管的热声振动涡脱落现象研究及SVM时间序列预测模型

发布时间：2017-11-01 18:30

  本文关键词：基于Rijke管的热声振动涡脱落现象研究及SVM时间序列预测模型

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【摘要】：随着燃气轮机贫燃预混技术的广泛应用,热声不稳定现象受到越来越多研究者的重视,热声不稳定是燃烧室内热释放和声场耦合产生的低频高幅压力振动,其出现将影响燃烧室的性能,降低燃烧效率。本文基于Rijke型燃烧器试验台架,就热声振动问题进行了两个部分的研究。首先对涡脱落驱动的热声不稳定特性进行了试验研究,通过石英玻璃管搭建了可观测的Rijke型热声振动系统,利用不同宽度的条形板绕流形成涡团脱落过程。采用高速摄像采集系统及动态压力采集系统,采集高帧率下的火焰图像与燃烧室内的声场振动,基于Matlab图像处理平台,利用高频火焰图像分析涡脱落频率。结果显示,涡脱落激发的声场由160 Hz的主频与320 Hz倍频分量组成,而火焰图像则是由多频率不同强度的峰值叠加而成,其中涡脱落与声场在160 Hz分量处耦合。其次,针对目前热声主动控制方法中存在的滞后问题,提出采用支持向量机算法进行热声振动时间序列的模糊预测。在自行设计的Rijke热声振动实验台上进行扬声器扰动实验,采集热声振动动态压力序列,利用相空间重构法则构建输入输出数据集,采用支持向量回归机建立预测模型,并用测试集进行校验,得到了较高的预测精准度。此外,嵌入维数和延迟参数对模型预测有一定的影响,定性分析了其对时间序列预测精准度的影响,模型在较高的延迟参数下仍能保持0.95的高拟合度,验证了该时间序列预测方法的可行性。
【关键词】：热声不稳定 Rijke管 涡脱落 火焰图像 时间序列 支持向量机
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK16
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪论14-29
• 1.1 研究背景及意义14-16
• 1.2 燃烧热声不稳定及涡脱落驱动研究16-24
• 1.2.1 热声振动的驱动机理16-21
• 1.2.2 涡脱落驱动热声不稳定的研究进展21-24
• 1.3 热声不稳定算法模型24-28
• 1.4 本文的主要研究内容28-29
• 第2章 试验装置及测量方法29-41
• 2.1 引言29
• 2.2 热声不稳定涡脱落观测试验台架29-31
• 2.3 热声振动扰动声波采集试验台架31-32
• 2.4 传感器及分析测量系统简介32-40
• 2.4.1 动态压力测量系统32-37
• 2.4.2 质量流量控制系统37-38
• 2.4.3 扬声器发声系统38-39
• 2.4.4 高速摄像采集系统39-40
• 2.5 本章小结40-41
• 第3章 基于涡街扰动下的热声振动试验研究41-59
• 3.1 引言41
• 3.2 试验工况介绍41-43
• 3.3 燃烧室内的压力数据分析43-47
• 3.3.1 变功率下的振荡波形与频谱分析43-45
• 3.3.2 不同化学当量比下的振动特性45-46
• 3.3.3 同扰流板宽度下的振动特性46-47
• 3.4 火焰图像分析47-57
• 3.4.1 涡脱落频率分析方法47-48
• 3.4.2 变化学当量比下的涡脱落频率分析48-52
• 3.4.3 变挡板宽度下的涡脱落频率分析52-57
• 3.5 本章小节57-59
• 第4章 热声振动的时间序列预测模型研究59-72
• 4.1 引言59
• 4.2 实验工况介绍59-60
• 4.3 扰动波形曲线分析60-62
• 4.3.1 稳定扰动下的波形分析60-61
• 4.3.2 不稳定扰动下的波形分析61-62
• 4.4 建模方法62-65
• 4.4.1 支持向量机算法简介62-64
• 4.4.2 时间序列的支持向量机建模64-65
• 4.5 热声振动时间序列的预测结果分析65-71
• 4.5.1 建模预测结果65-69
• 4.5.2 参数p、τ的影响69-71
• 4.6 本章小节71-72
• 第5章 全文总结与工作展望72-75
• 5.1 本文主要研究内容与结论72-73
• 5.2 工作展望73-75
• 参考文献75-80
• 作者简介80

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本文编号：1128034