K-均值聚类在CCERT系统流型辨识中的应用

发布时间：2018-02-25 07:07

  本文关键词： 气水两相流 CCERT系统 流型辨识 K-均值聚类 主成分分析(PCA)　出处：《北京航空航天大学学报》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：流型是气水两相流的重要参数之一,对气水两相流的流动影响很大。基于电容耦合电阻层析成像(CCERT)系统,以水平管道气水两相流流型为研究对象,利用主成分分析(PCA)方法提取不同流型下采集到的电导率信息的主成分,消除不同电极对之间信号的冗余,进而结合K-均值聚类算法实现流型辨识。实验结果表明,该方法具有较高准确度,对于水平管道泡状流、层状流和环状流3种典型的气水两相流流型的静态辨识准确率可以分别达到97%、96%和99%,动态辨识准确率可以分别达到92%、90%和87%。
[Abstract]:Flow pattern is one of the important parameters of gas-water two-phase flow, which has a great influence on gas-water two-phase flow. Based on the capacitance-coupled resistive tomography (CCERT) system, the gas-water two-phase flow pattern in horizontal pipeline is studied. Principal component analysis (PCA) method is used to extract the principal components of conductivity information collected under different flow patterns, to eliminate the redundancy of signals between different electrode pairs, and then to realize flow pattern identification with K- mean clustering algorithm. The experimental results show that, This method has high accuracy. The static identification accuracy of three typical gas-water two-phase flow patterns of horizontal pipe bubbly flow, stratified flow and annular flow can reach 97% and 99% respectively, and the accuracy of dynamic identification can reach 92% 90% and 87% respectively.
【作者单位】： 浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61371161)~~
【分类号】：O359;TP311.13

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本文编号：1533453