热声不稳定主动控制的SVM时间序列预测模型
发布时间：2019-09-04 19:17
【摘要】：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管热声不稳定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,并采用支持向量回归机建立预测模型,用测试集进行校验,定性分析了嵌入维数和延迟时间对时间序列预测精度的影响.结果表明:所用方法能得到较高的预测精度,模型在较高的延迟时间下仍能保持决定系数为0.95的高拟合度,验证了该时间序列预测方法的可行性.
【图文】：
实时数据采集，采样频率设置为２５．６ｋＨｚ．实验中，通过Ａｌｉｃａｔ流量计控制进气，设置甲烷体积流量为１４．９ｍＬ／ｓ、空气体积流量为１３５ｍＬ／ｓ．调节扬声器的频率和声压级，共５０个工况，采集燃烧室内的压力波动时间序列，其中频率和声压级由ＰＣ声控插件调节，频率为５０～５００Ｈｚ，增量５０Ｈｚ，声压级开度为２０％～１００％，增量为２０％，用声压测试计在扬声器端口平面正中心垂直上方５０ｍｍ处测量绝对声压级，其值在９０～１２５ｄＢ．图１Ｒｉｊｋｅ型燃烧器热声不稳定实验台示意图Ｆｉｇ．１ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｒｍｏａｃｏｕｓｔｉｃｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆａＲｉｊｋｅｃｏｍｂｕｓｔｏｒ２．２压力波形曲线分析图２为无扬声器扰动和３００Ｈｚ、１００％开度扰动下的压力波形和频谱分析曲线．由于实验采集数据量庞大，图中仅呈现了振动稳定后达到极限周期的部分，连续采样频率为２５６００Ｈｚ，采样点充足，保证波形的平整性．由图２可知，在无扬声器扰动（ａ）无扬声器扰动（ｂ）３００Ｈｚ，１００％开度扰动图２压力波形曲线及频谱分析Ｆｉｇ．２Ｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍａｎｄｓｐｅｃｔｒｕｍａｎａｌｙｓｉｓ时，振动波形较为平稳，对其进行ＦＦＴ分析，呈现出明显的单频振幅，峰值的频率为４６４Ｈｚ，振幅为２０４Ｐａ．当扬声器扰动添加至燃烧室内的固有声场时，原有声场将被打乱，如图２（ｂ）所示，压力波形呈现一定程度的毛刺，，从频谱分析可以看出，主频仍维持在４６４Ｈｚ，主频振幅峰值降到１６７Ｐａ，比
（ａ）１００Ｈｚ（ｂ）２００Ｈｚ（ｃ）３００Ｈｚ（ｄ）４００Ｈｚ（ｅ）５００Ｈｚ图３压力波形预测曲线Ｆｉｇ．３Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄｃｕｒｖｅｓｏｆｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍｓ式中：ｎ为测试集样本数目；ｙｉ为实测值；ｆｘｉ为预测值；ｙ－为实测平均值．图４列出了０～５００Ｈｚ、１００％开度扰动下预测模型的准确度分布，决定系数Ｒ２表征了曲线的拟合优度．从图４可以看出，Ｒ２分布在［０．９９８，１］区间，预测值高度贴合实测值，呈现出较好的拟合性能．ｅＭＲＥ和ｅＲＭＳＥ描述了预测曲线的平均误差，其中ｅＭＲＥ最高为１２％，这是由于实测值在０附近时会产生较大的相对误差，而本文的研究内容并不是很注重这样的相对误差，因此ｅＭＲＥ不能很好地描述该预测曲线的精准性，ｅＲＭＳＥ的值更具有参考价值．图４压力波形预测误差分析Ｆｉｇ．４Ａｎａｌｙｓｉｓｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｏｆｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍｓ３．２．２变工况下的波形建模当燃烧工况稳定时，采集的是稳定的热声振动数据，但实际燃烧过程在火焰燃烧不稳定或受外界干扰时，容易产生不稳定波形，如图５所示．图５（ａ）为在火焰燃烧不稳定时采集的压力波形，图５（ｂ）为在极限周期振动下施加不同频率扬声器扰动形成的波形．（ａ）燃烧不稳定波形（ｂ）变扰动下的波形图５变工况下的压力波形曲线Ｆｉｇ．５Ｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍｓｕｎｄｅｒｖａｒｉａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ对上述２种波形分别建模预测，预测结果见
【作者单位】： 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划资助项目(2015CB251501) 国家自然科学基金资助项目(51476137)
【分类号】：TK16
【图文】：
实时数据采集，采样频率设置为２５．６ｋＨｚ．实验中，通过Ａｌｉｃａｔ流量计控制进气，设置甲烷体积流量为１４．９ｍＬ／ｓ、空气体积流量为１３５ｍＬ／ｓ．调节扬声器的频率和声压级，共５０个工况，采集燃烧室内的压力波动时间序列，其中频率和声压级由ＰＣ声控插件调节，频率为５０～５００Ｈｚ，增量５０Ｈｚ，声压级开度为２０％～１００％，增量为２０％，用声压测试计在扬声器端口平面正中心垂直上方５０ｍｍ处测量绝对声压级，其值在９０～１２５ｄＢ．图１Ｒｉｊｋｅ型燃烧器热声不稳定实验台示意图Ｆｉｇ．１ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｒｍｏａｃｏｕｓｔｉｃｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆａＲｉｊｋｅｃｏｍｂｕｓｔｏｒ２．２压力波形曲线分析图２为无扬声器扰动和３００Ｈｚ、１００％开度扰动下的压力波形和频谱分析曲线．由于实验采集数据量庞大，图中仅呈现了振动稳定后达到极限周期的部分，连续采样频率为２５６００Ｈｚ，采样点充足，保证波形的平整性．由图２可知，在无扬声器扰动（ａ）无扬声器扰动（ｂ）３００Ｈｚ，１００％开度扰动图２压力波形曲线及频谱分析Ｆｉｇ．２Ｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍａｎｄｓｐｅｃｔｒｕｍａｎａｌｙｓｉｓ时，振动波形较为平稳，对其进行ＦＦＴ分析，呈现出明显的单频振幅，峰值的频率为４６４Ｈｚ，振幅为２０４Ｐａ．当扬声器扰动添加至燃烧室内的固有声场时，原有声场将被打乱，如图２（ｂ）所示，压力波形呈现一定程度的毛刺，，从频谱分析可以看出，主频仍维持在４６４Ｈｚ，主频振幅峰值降到１６７Ｐａ，比
（ａ）１００Ｈｚ（ｂ）２００Ｈｚ（ｃ）３００Ｈｚ（ｄ）４００Ｈｚ（ｅ）５００Ｈｚ图３压力波形预测曲线Ｆｉｇ．３Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄｃｕｒｖｅｓｏｆｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍｓ式中：ｎ为测试集样本数目；ｙｉ为实测值；ｆｘｉ为预测值；ｙ－为实测平均值．图４列出了０～５００Ｈｚ、１００％开度扰动下预测模型的准确度分布，决定系数Ｒ２表征了曲线的拟合优度．从图４可以看出，Ｒ２分布在［０．９９８，１］区间，预测值高度贴合实测值，呈现出较好的拟合性能．ｅＭＲＥ和ｅＲＭＳＥ描述了预测曲线的平均误差，其中ｅＭＲＥ最高为１２％，这是由于实测值在０附近时会产生较大的相对误差，而本文的研究内容并不是很注重这样的相对误差，因此ｅＭＲＥ不能很好地描述该预测曲线的精准性，ｅＲＭＳＥ的值更具有参考价值．图４压力波形预测误差分析Ｆｉｇ．４Ａｎａｌｙｓｉｓｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｏｆｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍｓ３．２．２变工况下的波形建模当燃烧工况稳定时，采集的是稳定的热声振动数据，但实际燃烧过程在火焰燃烧不稳定或受外界干扰时，容易产生不稳定波形，如图５所示．图５（ａ）为在火焰燃烧不稳定时采集的压力波形，图５（ｂ）为在极限周期振动下施加不同频率扬声器扰动形成的波形．（ａ）燃烧不稳定波形（ｂ）变扰动下的波形图５变工况下的压力波形曲线Ｆｉｇ．５Ｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｆｏｒｍｓｕｎｄｅｒｖａｒｉａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ对上述２种波形分别建模预测，预测结果见
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本文编号：2531950
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