本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心式水泵模型研究

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【摘要】：在泵特性與泵模型研究的基礎(chǔ)上,提出了一種基于k-均值聚類算法RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法,采用k-均值聚類算法通過輸入數(shù)據(jù)樣本優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層中心向量與基寬參數(shù),大大地優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能;采用最小二乘法通過輸入輸出數(shù)據(jù)樣本優(yōu)化了隱層與輸出層的連接權(quán)值;利用檢測的數(shù)據(jù)分別對泵QH(流量與揚(yáng)程)特性及泵綜合模型進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,并進(jìn)行校驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明:通過合理地選擇隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)及重疊系數(shù),訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的泵特性與泵綜合模型的多項(xiàng)式方程,具有較高的精度。
【作者單位】： 渤海大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 離心式水泵 泵模型 Q-H特性曲線 聚類算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：遼寧省教育廳一般項(xiàng)目(L2012402) 遼寧省普通高等教育本科教學(xué)改革研究項(xiàng)目(UPRP20140866) 渤海大學(xué)研究生教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目(071502221)
【分類號】：TH311;TP183
【正文快照】： 1引言態(tài)監(jiān)測、故障診斷以及優(yōu)化控制等功能,而泵類負(fù)載變速調(diào)節(jié)運(yùn)行工況的準(zhǔn)確測量是其功能實(shí)現(xiàn)的重要保證[1],同時(shí),性能預(yù)測與分析是驗(yàn)證水泵設(shè)計(jì)優(yōu)劣的必要步驟[2],實(shí)現(xiàn)上述功能的關(guān)鍵是泵特性曲線建模。文獻(xiàn)[3]提出通過相似定律與作圖法的結(jié)合來確定有背壓系統(tǒng)運(yùn)行工況。而

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本文編號：806149