[发明专利]一种气液两相流流型识别方法

摘要

本发明所述的基于区间直觉模糊集相似度量的气液两相流流型识别方法，由于定义了隶属度函数和非隶属度函数，不但考虑了支持和反对的信息，而且增加了可疑度信息，解决了两相流流型间特征参数相互交叉的识别难题；同时由于区间直觉模糊集中的隶属度和非隶属度用区间来表示，在处理模糊性和不确定性等方面具有更灵活性和实用性，它更能描述和反映客观世界的本质特征，进一步提高了两相流流型识别的准确率和可靠性。

主权项

1.一种气液两相流流型识别方法，其特征在于，包括如下步骤：11）利用高速摄影技术获取气液两相流的流动图像；12）利用数字图像处理技术提取两相流二值化图像中气泡面积x1、宽度x2和高度x3特征参数；13）根据两相流的流型特征定义五类标准流型：气泡流塞状流分层流弹状流和雾环状流14）将获取的气泡面积x1、宽度x2和高度x3特征参数代入气泡流塞状流分层流弹状流和雾环状流的隶属度函数和非隶属度函数，所述隶属度函数和非隶属度函数分别为和和和其中，k=1~5；15）重复步骤12）和步骤14）从而确定隶属度函数和非隶属度函数的区间范围和和和和和和和和和其中，k=1~5；16）利用归一法处理步骤15）得到的隶属度函数和非隶属度函数的上下限，使满足：μ~A~k(xi)=[μ~A~kL(x),μ~A~kU(xi)]⋐[0,1],]]>v~A~k(xi)=[v~A~kL(xi),v~A~kU(xi)]⋐[0,1],]]>其中，k=1~5，i=1,2,3;则A~k={<x1,μ~A~k(x1),v~A~k(x1)>,<x2,μ~A~k(x2),v~A~k(x2)>,<x3,μ~A~k(x3),v~Ak(x3)>|x1,x2,x3∈X},]]>其中，k=1~5，分别表示气液两相流的五种基本流型和的区间直觉模糊集；17）建立由各个流型多特征参数组成的加权余弦相似度量，确定加权系数w_i∈[0,1]；计算待识别流型和各标准流型和之间的加权余弦相似度量：根据最大隶属度原则，若（k=1~5,i=1~5），则两个区间直觉模糊集和之间的加权余弦相似度量最大，夹角最小，则相对隶属于