小波包主成分分析在气液两相流流型识别中的应用
小波包主成分分析在气液两相流流型识别中的应用
针对气液两相流特征参数与流型之间复杂的非线性关系，提出了一种基于小波包主成分分析和最小二乘支持向量机的气液两相流流型识别方法。该方法首先对采集的3个不同取压间距差压波动信号进行4层小波包分解，形成小波包特征向量矩阵，然后运用主成分分析方法降低特征向量矩阵的输入维数，并用于LS-SVM训练和识别。试验结果表明，融合3个传感器信息的主成分特征可有效地识别流型，与单一传感器的特征相比，具有更高的识别率。