基于多特征混合與GWO-SVM的氣液兩相流流型識(shí)別方法

摘要： 氣液兩相流流型識(shí)別對(duì)提高石油化工行業(yè)產(chǎn)能和生產(chǎn)效率具有重要作用。針對(duì)氣液兩相流電導(dǎo)波動(dòng)信號(hào)的強(qiáng)非線性和非平穩(wěn)特性導(dǎo)致特征提取困難、影響流型識(shí)別精度的問題，提出了一種基于多特征混合與灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GWO-SVM）氣液兩相流流型識(shí)別方法。研究中，分別采用統(tǒng)計(jì)分析法和熵分析法對(duì)電導(dǎo)波動(dòng)信號(hào)的不同統(tǒng)計(jì)特征和歸一化近似熵特征進(jìn)行提取，并將兩類特征混合構(gòu)成數(shù)據(jù)集，再利用灰狼算法（... （共12頁）