基于变频启动特性的离心泵水力性能实验与神经网络模型预
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TP183

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国家自然科学基金资助面上项目(51876103)


Research on the Hydraulic Performance Experiment of Centrifugal Pumps Based on Variable Frequency Drive Characteristics and Neural Network Model Prediction
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    摘要:

    为揭示离心泵在变频开机过程中的水力特性,在6种非额定工况下对一台低比转速开式叶轮离心泵进行了变频开机实验,测量参数包括入口与出口静压、流量、扬程、转速及轴功率等。对比分析了前馈神经网络(FFN)、级联前馈神经网络(CFNN)与多层感知机(MLP)3种模型对瞬态流量与扬程的拟合与预测效果。结果显示,在变频启动期间,入口静压呈“降-升-降”变化趋势,出口静压迅速上升后趋于平稳,流量与扬程的稳定值随相对流量增大而减小。CFNN模型在预测精度上表现最优。

    Abstract:

    To reveal the hydraulic characteristics of a centrifugal pump during variable frequency start-up,experiments were conducted on a low-specific-speed open impeller centrifugal pump under six off-design conditions. Measured parameters included inlet and outlet static pressures,flow rate,head,speed,and shaft power. The study compared the transient flow and head prediction performance of three models: Feedforward Neural Network (FFN),Cascaded Feedforward Neural Network (CFNN),and Multi-Layer Perceptron (MLP). Results showed that during variable frequency start-up,inlet static pressure followed a“drop-rise-drop”trend,while outlet static pressure quickly rose and stabilized. Stable values of flow rate and head decreased with increasing relative flow. The CFNN model demonstrated the best prediction accuracy.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

黄辉凡,孙 晓,张玉良,贾晓奇.基于变频启动特性的离心泵水力性能实验与神经网络模型预[J].湖南工业大学学报,2026,40(1):72-78.

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  • 在线发布日期: 2025-11-26
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