基于RBF神经网络的离心式水泵模型研究

发布时间：2017-09-06 23:42

  本文关键词：基于RBF神经网络的离心式水泵模型研究

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【摘要】：在泵特性与泵模型研究的基础上,提出了一种基于k-均值聚类算法RBF(Radial Basis Function)神经网络的建模方法,采用k-均值聚类算法通过输入数据样本优化神经网络隐层中心向量与基宽参数,大大地优化了神经网络结构,提高了神经网络的性能;采用最小二乘法通过输入输出数据样本优化了隐层与输出层的连接权值;利用检测的数据分别对泵QH(流量与扬程)特性及泵综合模型进行了神经网络训练,并进行校验。试验结果表明:通过合理地选择隐层节点个数及重叠系数,训练后的神经网络模型可以代替传统的泵特性与泵综合模型的多项式方程,具有较高的精度。
【作者单位】： 渤海大学工学院;
【关键词】： 离心式水泵 泵模型 Q-H特性曲线 聚类算法 RBF神经网络
【基金】：辽宁省教育厅一般项目(L2012402) 辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(UPRP20140866) 渤海大学研究生教育教学改革研究项目(071502221)
【分类号】：TH311;TP183
【正文快照】： 1引言态监测、故障诊断以及优化控制等功能,而泵类负载变速调节运行工况的准确测量是其功能实现的重要保证[1],同时,性能预测与分析是验证水泵设计优劣的必要步骤[2],实现上述功能的关键是泵特性曲线建模。文献[3]提出通过相似定律与作图法的结合来确定有背压系统运行工况。而

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本文编号：806149