基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法

文档序号:34917756发布日期:2023-07-28 00:41阅读:来源:国知局

技术特征:

1.基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:

2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,步骤1的具体过程为:固定总流量,不断改变多相混输泵实验系统中的气相、液相流量以调整系统含气率,并在不同的含气率工况下利用激光测振仪采集主轴振动信号x(t),利用动态压力传感器分别采集导叶区域内进口的压力脉动信号v(t)及导叶区域内出口的压力脉动信号s(t),通过数据采集卡将采集的信号发送到计算机,获得混输泵主轴振动时间序列信号x(t)、导叶区域内进口的压力脉动时间序列信号v(t)、导叶区域内出口的压力脉动时间序列信号s(t)。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,用于采集导叶区域内进口的压力脉动信号v(t)的动态压力传感器设置于距离导叶区域进口处b/6,用于采集导叶区域内出口的压力脉动信号s(t)的动态压力传感器设置于距离导叶区域出口处b/6,b为导叶区域宽度。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,步骤2的具体过程为:

5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,步骤4中,lstm模型包括输入层、lstm层、dropout层、全连接层、softmax层以及输出层。

6.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,步骤5的具体过程为:

7.根据权利要求6所述的基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,其特征在于,步骤5.4中,更新种群中所有狼的位置的具体过程为:


技术总结
本发明基于多传感器融合的混输泵相含率识别方法,具体为:采集不同含气率工况下混输泵的主轴振动信号、导叶区域内进口的压力脉动信号及导叶区域内出口的压力脉动信号,对采集信号进行多重分形去趋势分析,再提取多重分形特征参数并构建特征向量,将特征向量作为样本集并进行归一化处理,划分为训练集、测试集、验证集,搭建LSTM模型,利用灰狼优化算法优化LSTM模型超参数,得到最优超参数值,采用训练集、验证集及最优超参数重新训练LSTM模型,得到训练好的LSTM模型,将测试集输入到训练好的LSTM模型中,得到识别结果。本发明方法解决了现有技术难以精确快速识别深海油气开采利用及运输过程中混输泵相含率的问题。

技术研发人员:冯建军,赵楠楠,罗兴锜,朱国俊,吴广宽,李晨昊
受保护的技术使用者:西安理工大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/13
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