基于小波神经网络的轴流泵性能预测

来源：农业工程学报杂志2016年第10期北京时间：

作者：李君,陈佳文,廖伟丽,高传昌,

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2.0×10su-2/su减小到6.5×10su-4/su)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, 性能预测