[发明专利]基于数据融合的两相流流型识别方法

摘要

本发明涉及一种基于数据融合的两相流流型识别方法，包括：数据降维处理；模块划分：根据水平两相流分布的不均匀特性，按照电极在管道中的分布位置，自上向下分成彼此不相交的四个模块；计算节点间关联强度；计算各个模块的狄利克雷能量值；计算一段时间内能量和；计算各模块能量占总能量的百分比：各个模块的总能量；计算模块能量比作为流型识别的两个特征量；利用快速傅里叶变换对超声回波信号做频谱分析，得到回波信号分布的频带宽度bandwidth作为能够表征流速的一个特征量；得到三维流型分布图；定量识别流型。

主权项

1.一种基于数据融合的两相流流型识别方法，包括下列步骤：1)数据降维处理：利用16电极电阻层析成像系统获取测试数据，用全水条件下的测量值对其进行标定和降维处理，得到与传感器电极编号相对应的16维时间序列V_t,i，t为降维后测量矩阵V_t,i的行对应于第t帧采样数据，i为降维后测量矩阵V_t,i的列对应于电极编号,i＝1,2,…,16，其计算方法为：V_ij0表示管道内充满水时第i个激励电极下的第j,j＝1,2,…,13个测量电压值，V_ij表示相应的两相流条件下的测量电压值；2)模块划分：根据水平两相流分布的不均匀特性，按照电极在管道中的分布位置，自上向下分成彼此不相交的四个模块，每个模块中包含四个电极，分别命名为模块M₁、模块M₂、模块M₃和模块M₄；3)计算节点间关联强度：f_i表示第i电极测得的时间序列，即步骤1)中降维后的测量矩阵V_t,i的第i列，用互相关函数计算16维时间序列的关联系数，得到各个电极节点间的关联强度ω_ij：其中，cov(f_i,f_j)表示电极i和电极j上时间序列的协方差，表示电极i上时间序列的标准差，表示电极j上时间序列的标准差；4)计算各个模块的狄利克雷能量值：将每个传感器电极视为一个节点，将节点间的关联系数视为边，形成一个无向标记图，某一时刻t模块M_x的狄利克雷能量表示为：其中，v_x∈v，v＝{1,2,…n}表示图的顶点，v_x表示图中x模块内的顶点，ω_ij代表节点间关联系数，f_i,t和f_j,t表示t时刻节点上的信号，i表示v_x中节点序号，j表示v中节点序号；5)计算一段时间内能量和：一段时间内总的狄利克雷能量可以表示为各时刻能量的加和：T表示一段时间内总的采样数，计算得到四个模块的一段时间内总的能量值分别为MDE(M₁)，MDE(M₂)，MDE(M₃)和MDE(M₄)；6)计算各模块能量占总能量的百分比：各个模块的总能量：MDE(total)＝MDE(M₁)+MDE(M₂)+MDE(M₃)+MDE(M₄)              (5)各模块占总能量的百分比：7)计算模块能量比作为流型识别的两个特征量；8)利用快速傅里叶变换对超声回波信号做频谱分析，将0Hz作为频率分布范围的起点，频谱图的拐点作为频率分布范围的终点，得到回波信号分布的频带宽度bandwidth作为能够表征流速的一个特征量；9)得到三维流型分布图：融合ratio1、ratio2与带宽这三个特征，以ratio1为横坐标，ratio2为纵坐标，带宽为竖坐标，得到不同工况条件下水平气水两相泡状流、塞状流、弹状流、环状流分层流的流型分布图；10)定量识别流型：将定量指标D定义为：根据D的值判断流型,按照D的大小判断流型，D从小到大，流型依次为：分层流、塞状流、泡状流，弹状流和环状流。