这些方法往往需要复杂的数学计算和重复的实验设计,建模周期长,成本高,存在风机历史运行数据使用不足,造成信息资源浪费等问题。近年来,随着---算法的发展,数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于离心式风机的历史运行数据,高压离心式风机,提出了一种基于模糊rbf神经网络的离心风机建模方法。该方法取得了一定的效果。然而,神经网络建模所需的数据量大,建模周期长,建模数据分布不优化,可能导致建模数据过度集中,防爆离心式风机,容易陷入局部较优。.大型离心风机性能预测方法,采用lssvm算法和离心式风机历史运行数据建立性能预测模型,威海离心式风机,离心式风机采用lhs方法---建模数据在建模区间内均匀分布,离心式风机价格,提高模型的通用性。离心风机的数据采集是建立离心风机模型的基础,因此有---设计实验来采集---的离心风机模型数据。影响离心风机性能的输入变量很多,忽略了二次变量的影响。影响离心风机性能的主要变量是进口压力、进口温度、进口流量和转速。选择出口压力作为衡量离心风机性能的指标。为了提高模型的通用性,避免局部建模,采集的训练和测试数据应均匀分布在风机的整个运行范围内。lhs采用分层采样,将采样间隔均匀划分为若干等分,并在每个部分随机采集数据,---了数据分布的均匀性,避免了数据过度集中。
离心式风机模型训练完成后,将测试数据应用到所建立的模型中,验证模型的有效性。如果所建立的离心式风机模型满足建模的停止条件,则应用该模型。如果建立的模型不能满足建模的停止条件,则需要收集更多的数据进行模型训练。本文选取rbf核函数作为lssvm的核函数。通过网格搜索方法得到核参数。煤矿主通风机采用离心风机。本文以离心风机为研究对象。采用lssvm算法建立了风机性能预测模型,验证了该方法的有效性。离心式风机模型培训和测试样本从现场分布式控制系统中获得。采用lhs法,从离心风机稳定运行区选取100组数据进行模型培训,选择50组试验数据进行模型验证,模型培训的停止条件为rmse<0.05。离心式风机利用matlab实现了上述模型。图3显示了具有不同训练样本数的预测模型的rmse。从图3可以看出,随着训练样本的增加,预测模型的rmse值不断下降,终趋于稳定。当训练样本数为30时,模型满足训练停止条件。当模型满足停止条件时,即使使用30个训练样本,模型的预测值也与实际值进行比较。由图4可以看出,该模型能较好地预测离心风机的出力,预测值与实际数据吻合较好。
目前离心式风机的湍流数值模拟方法有直接数值模拟法、雷诺时间平均法和大涡模拟法。每个湍流模型都有其各自的优缺点。对于直接数值模拟方法,其优点是可以在不引入经验模型假设的情况下模拟流场中各尺寸的湍流波动,因此被称为---的湍流波动。精细计算离心式风机流体数值模拟方法的缺点是在直接数值计算中,网格尺寸要求很小,导致计算量的增加。它通常需要较大的内存和快速的cpu,因此在实际工程中很难应用。雷诺时间平均法是工程中常用的数值模拟方法。离心式风机通过引入雷诺应力的封闭方程,可以求解时间平均雷诺方程。其优点是避免了直接数值模拟计算量过大的问题,但这些经验模型只适用于有限的环境。直接数值模拟(dns)是瞬时湍流控制方程的直接解。dns的较大优点是它不需要对湍流进行任何简化或近似。理论上,可以得到相对准确的结果。然而,直接离心式风机数值模拟所需的网格节点数量---,计算量大。目前,只有一些简单的流动机理可以研究,如室内空气流动、静水中的气泡上升、颗粒与筒体在流动过程中的碰撞磨损等。
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