基于小波神经网络的轴流泵性能预测

发布时间：2017-09-20 22:35

  本文关键词：基于小波神经网络的轴流泵性能预测

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【摘要】：针对由轴流泵内部流动复杂性导致的性能曲线难易获取的问题,致力于经济、可靠的获取其基本性能曲线和预测其基本性能,以期产生缩短设计和制造周期、降低技术改造费用等巨大的经济效益和社会效益。采用小波神经网络方法建立了轴流泵性能预测的数学模型,通过2个模型训练考查了其适应性、收敛性和精度,说明了其相对BP神经网络具有网络收敛速度大幅加快(由95缩短到15 s)和精度大幅提高(期望误差由2.0×10-2减小到6.5×10-4)的优点,经泵站工程改造过程中预测数据和实测数据的对比分析(扬程误差率均小于1.2%,效率误差率均小于1.5%),充分证明了小波神经网络预测模型的稳定性和实用性,据此获得的轴流泵基本性能曲线和实现的性能预测是经济的、可靠的。该研究可为轴流泵的设计、制造和技术改造提供参考。
【作者单位】： 华北水利水电大学电力学院;西安理工大学水利水电学院;河海大学能源与电气学院;
【关键词】： 泵 神经网络 模型 轴流泵 性能曲线 性能预测
【基金】：国家自然科学基金项目(90410019) 水利部公益性行业科研专项经费项目(201201085) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A570003)
【分类号】：TP183;TH312
【正文快照】： 李君,陈佳文,廖伟丽,高传昌.基于小波神经网络的轴流泵性能预测[J].农业工程学报,2016,32(10):47-53.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.10.007 http://www.tcsae.orgLi Jun,Chen Jiawen,Liao Weili,Gao Chuanchang.Performance prediction of axial pump based on wavelet

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本文编号：890823