基于小波神经网络的轴流泵性能预测.pdf

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1、第32卷2016拄第10期5月农业工程学报TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEn舀neefingV01．32No．10Mav201647基于小波神经网络的轴流泵性能预测李君l，2，陈佳文1’3，廖伟丽2，高传昌1(1．华北水利水电大学电力学院，郑州450045；2．西安理工大学水利水电学院，西安710048；3．河海大学能源与电气学院，南京211100)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

2、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15s)和精度大幅提高(期望误差由2．0xlO之减小到6．5x10。)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。关键词：泵；神经网络；模型；轴流泵；性能曲线；

3、性能预测doi：10．11975，j．issn．1002-6819．2016．10．007中图分类号：TH312文献标志码：A文章编号：1002—6819(2016)一10-0047—07李君，陈佳文，廖伟丽，高传昌．基：f：dx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．1002-6819．2016．10．007http：／／www．tcsae．orgLiJun，ChenJiawen，LiaoWeili，GaoChuanchang．Performancepredictionofaxial

4、pumpbasedonwaveletneuralnetwork【J]．TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE)，2016，32(10)：47-53．(inChinesewithEnglishabstract)doi：10．11975，j．issn．1002—6819．2016．10．007http：／／www．tcsae．org0引言轴流泵广泛应用于农业、水利等国民经济的各个领域。泵站是保护和发展粮食生产的关键，提高水泵效率是设计、技术改造和运行中最基

5、本的问题，也与国家的可持续发展战略相统一⋯。中国的机电排灌事业起步晚，存在水泵效率低下、工程效益衰减、抗灾能力减弱等较多问题删。目前，人们还未完全掌握轴流泵内实际流动的复杂规律，预测其基本性能或掌握其基本性能曲线，将使设计、制造和技术改造的周期有效缩短，相关费用大幅降低。所以既经济又可靠地获得完整的性能曲线，是研究者长期以来追求的目标14l。目前可通过模型试验和相似换算的方法获取基本性能曲线，缺点是要么耗时长、费用高，要么过分依赖相似性假设的准确性及被满足的程度。综合文献『4—51等来看，水泵性能预测的方法主要有水力损失法、流场分析法和神经网络法。李君[61利用水力损

6、失法对轴流泵进行了性能预测，并开发了相应的程序，但精度不是很理想。沙毅等17】利用计算流体动力学方法预测的轴流泵性能虽具有一定的逼真度，但对小流量和二次回流的模拟不理想。张德胜等呀4用数值模拟方法研究收稿日期：2015—12—27修订日期：2016—02—16基金项目：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)作者简介：李君，男，博士生，讲师，主要从事水利水电工程方面的教学与科研工作。郑州华北水利水电大学电力学院，450045。Email：uniqueliju

7、n@126．corn了不同湍流模型对轴流泵性能预测精度的影响，非设计工况下的误差较大。神经网络法省时省力的特点突出，但精度需要持续改进。小波神经网络如今已广泛应用于水利[9-12]、能源113-15]、电子[16-19]、航空航天rio-211、机械圈等领域。在神经网络预测领域，梁慧冰等[Z3l和曾光等【刎将人工神经网络和模糊推理方法有机结合成新的预测模型，成为今后预测方法的发展趋势。聂书彬等噌次将人工神经网络应用到离心泵性能预测中，证明了利用人工神经网络来预测离心泵性能的有效性和可行性。王丽春等p啁神经网络技术进行了离心压缩机的性能预测，并通过数值