【摘 要】
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为了克服气液二相流特征融合后不相关特征过多的问题,提出了基于距离评估和支持向量机（SVM）的气液二相流流型识别方法。首先利用经验模式分解和小波包方法对原始的压差波动信号
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50706006）
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为了克服气液二相流特征融合后不相关特征过多的问题,提出了基于距离评估和支持向量机（SVM）的气液二相流流型识别方法。首先利用经验模式分解和小波包方法对原始的压差波动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域特征参数组成融合特征,然后采用距离评估方法对融合特征进行评估,根据距离评估因子的大小挑选出敏感特征作为SVM的输入,进而实现对流型的自动识别。水平管内空气-水二相流流型识别结果表明：该方法能够准确获取流型的敏感特征,减小运算规模,提高识别准确率。
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