基于神经网络技术的泵站机组性能预测

摘要：

性能曲线是反映泵变工况运行情况的一类曲线,通常该曲线均是通过实验或是以已有数据为基础的性能换算而获得,但前者费用昂贵,后者准确性差.为此,通过对BP人工神经网络模型的分析和研究,提出了利用BP神经网络技术进行泵站机组泵的性能预测的新方法,并以16CJ80型全调节轴流泵为例,进行了泵的性能预测,经济、可靠地获得了泵的性能曲线.简述了该BP神经网络所存在的缺陷及其改进的有效手段.这一技术的成功应用提高了泵站机组的可靠性、运行质量,同时也推动了神经网络等新技术、新手段在流体动力工程领域中的应用.

关键词：泵站、性能预测、BP神经网络

所属期刊栏目：24

分类号：TH311(泵)

资助基金：江苏省应用基础研究计划项目BJ2000006

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：45-48