基于HBA-SVR混合模型的斜式轴流泵变角性能预测

来源：计量学报杂志2025年第2期北京时间：

作者：郑海生, 周佩剑, 肖刚, 牟介刚, 项春, 钱亨

摘要：针对斜式轴流泵不同叶片角度下性能曲线获取难、耗费成本高的问题，提出了基于混合蝙蝠算法-支持向量回归模型（HBA-SVR）斜式轴流泵性能预测方法。在标准蝙蝠算法中加入方向加速策略和变异策略优化支持向量回归，利用斜30°轴流泵运行数据训练模型，并应用于斜式轴流泵变角性能预测。扬程、效率平均相对误差分别为1.49%、0.41%，收敛时间分别为15.47 s、18.78 s，相较于标准蝙蝠优化支持向量回归预测结果，收敛时间分别减少了122.11%、103.62%。对比PSO、GA、BA优化SVR，扬程预测误差分别降低了29.53%，70.46%，131.54%，效率预测误差分别降低了7.31%，9.75%，19.51%。结果表明所提出模型能快速、有效预测斜式轴流泵变角性能。

关键词：流量计量,斜式轴流泵,支持向量回归,蝙蝠算法,叶片安放角,变角性能预测

基金资助：中国博士后科学基金面上资助项目(2022M712816)