基于神经网络的离心泵性能预测研究与实现

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1、论文题目基于神经网络的离心泵性能预测研究与实现专业学位类别工程硕士201191231806冉军学号作者姓名指导教师周川副教授 分类号密级注1UDC学位论文基于神经网络的离心泵性能预测研究与实现（题名和副题名）冉军（作者姓名）指导教师周川电子科技大学副教授成都高工重庆牟维祥重庆市电力公司万州供电局（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2014.3.25论文答辩日期学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席2014.5.242014年6月25日评阅人注1：注明《国际

2、十进分类法UDC》的类号。 RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFPERFORMANCEPREDICTIONOFCENTRIFUGALPUMPBASEDONNEURALNETWORKAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringRanJunAuthor:ZhouChuanAdvisor:School:SchoolofInformationandSoftw

3、areEngineering 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借

4、阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日 摘要摘要泵的性能预测研究就是根据泵的叶轮、蜗壳、导叶等过流部件的几何参数，分析内部流动特征，以此预测泵的性能，是在泵产品设计中必不可少的重要环节，具有缩短研发周期、降低开发成本和提高产品设计质量等优点。因此开展泵的性能预测研究一直都是从事泵领域研究专家学者一个十分重要的课题。但是，到目前为止，泵的性能预测研究的结果还

5、存在精度不高、不能满足工程实际需要的不足。因此对离心泵的性能研究不但具有重要的学术价值和社会效益，而且对研究其他泵的性能提供了可资借鉴的依据。本文的主要研究内容和成果有：(1)详细阐述了目前国内外针对泵性能预测研究的现状，重点描述了水力损失法、流场计算法及神经网络法这三种泵性能预测的方法，根据这三种方法的优缺点，确定本文里研究内容。(2)通过对离心泵性能分析，阐述各参数对离心泵性能的影响，为后面的研究打下基础；(3)介绍了离心泵性能预测的相关技术，即通过分析Matlab和VC6.0软件及其神经网络工具在进行数据处理、非

6、线性拟合、动态仿真等的巨大优势，因此本文利用神经网络控制作为本课题的研究方向；(4)采用神经网络的两种算法：使用VC6.0实现了贝叶斯BP神经网络算法，使用Matlab实现了GA-RBF算法，并分别对实现离心泵性能预测进行设计；(5)利用GA-RBF神经网络建立离心泵性能预测模型来实现离心泵的性能预测，具体阐述了其实现过程，并根据选取的57组单级单吸离心泵的设计参数和试验参数进行仿真验证，结果表明离心泵性能GA-RBF神经网络预测模型与原有的离心泵性能RBF神经网络预测模型同样有效，并且设置参数更简单、更方便；(6)利

7、用贝叶斯BP神经网络建立离心泵性能预测模型来实现离心泵的性能预测，具体阐述实现过程，并根据选取的57组单级单吸离心泵的设计参数和试验参数进行仿真验证，结果表明离心泵性能BRBP神经网络预测模型与原有的离心泵性能LMBP神经网络预测模型和离心泵性能RBF神经网络预测模型同样有效，并且设置参数更简单、更方便，是一种比较有前途的离心泵性能预测方法。关键词：离心泵，GA-RBF神经网络，BRBP神经网络，性能预测I AbstractABSTRACTTheresearchofpumpperformancepredictionis

8、basedonthegeometricparametersofpumpimpeller,volute,guidevanesinpumpstoanalyzetheinternalflowcharacteristicssoastopredicttheperformanceofpumps.Itisanindispensableparto