【摘要】：多級離心泵是一種將機(jī)械能轉(zhuǎn)化成輸出液體動能的機(jī)械裝置,其性能建模的準(zhǔn)確性對機(jī)泵系統(tǒng)的耦合匹配效率有著直接影響。對于多級離心泵而言,目前還沒有成熟的建模方法。伴隨著計算機(jī)水平的迅猛發(fā)展,MATLAB軟件被廣泛應(yīng)用于未知模型的建立和預(yù)測。因此,本文基于MATLAB仿真平臺,采用黑箱建模的方法對多級離心泵進(jìn)行性能預(yù)測建模。本文的主要研究工作如下：1)首先,簡要介紹基于最小二乘法的曲線擬合原理,在此基礎(chǔ)上采用實測數(shù)據(jù)分別得到多級離心泵的揚(yáng)程、功率、效率與流量的關(guān)系,并利用GUI界面創(chuàng)建性能曲線擬合界面窗口。2)然后,以上述流量、揚(yáng)程、效率數(shù)據(jù)作為輸入量,功率作為輸出量,建立多級離心泵的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能預(yù)測模型,并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。3)最后,采用遺傳算法對上述模型進(jìn)行優(yōu)化。仿真對比實驗證實：相較于上述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能預(yù)測模型,經(jīng)過遺傳函數(shù)優(yōu)化后的多級離心泵性能預(yù)測模型更加精確。本論文的研究工作得到國家科技支撐計劃課題“大型流體機(jī)械節(jié)能技術(shù)研究與應(yīng)用”(2013BAF01B02)的資助。
[Abstract]:Multistage centrifugal pump is a kind of mechanical device which converts mechanical energy into output liquid kinetic energy. The accuracy of its performance modeling has a direct impact on the coupling matching efficiency of the pump system. For multi-stage centrifugal pump, there is no mature modeling method. With the rapid development of computer, MATLAB software is widely used in the establishment and prediction of unknown models. Therefore, based on MATLAB simulation platform, the black box modeling method is used to predict the performance of multistage centrifugal pump. The main research work of this paper is as follows: (1) first of all, the principle of curve fitting based on the least square method is briefly introduced. On this basis, the relations among the lift, power, efficiency and flow rate of the multistage centrifugal pump are obtained by using the measured data, respectively. Using the GUI interface to create the performance curve fitting interface window .2) then, the performance prediction model of multistage centrifugal pump based on BP neural network is established with the data of flow, head and efficiency as input and power as output. Finally, genetic algorithm is used to optimize the model. The simulation results show that the performance prediction model of multistage centrifugal pump based on genetic function optimization is more accurate than the BP neural network model mentioned above. The research work of this thesis is supported by the research and application of energy saving technology of large fluid machinery (2013BAF01B02).
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH311

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本文編號：2259602