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作者：刘升虎;王颖梅;魏海梦;邢亚敏;党瑞荣
单位：1.西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室
摘要：为研究气液两相流的动态特性，并提高气液流型识别的准确性，提出一种基于信号特征提取与GWO-SVM的水平管道气液两相流流型识别方法。该方法利用环形电导传感器采集测量数据，在完成数据预处理的基础上，对信号时域特征参数进行提取。同时，采用变分模态分解对电导波动信号进行分析，通过计算各分量与原始信号的Spearman相关系数，筛选出与原始信号相关性较高的本征模态函数，计算能量比作为频域特征参数。最终，将时频域特征参数输入GWO-SVM进行流型识别。实验结果显示，该方法对三种流型的识别准确率达95.7%，与传统SVM和PSO-SVM方法相比，GWO-SVM在流型识别方面展现出更高的准确率和鲁棒性。
关键词：流型识别;特征提取;灰狼优化算法;支持向量机;变分模态分解
基金资助：国家自然科学基金项目(51974250,41874158)
