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基于混合神经网络的风机性能监测模型 总被引:3,自引:2,他引:3
针对传统的RBF神经网络泛化能力差的缺点,利用RBF神经网络强大的非线性逼近能力和数学模型良好的外推能力,提出了一种将传统的RBF神经网络和用偏最小二乘法建立的通风机性能数学模型相结合的混合神经网络模型,并将该模型用于通风机的重要性能参数——流量的监测上。以实验室4-73No.8D离心风机为研究对象,用不同导流器开度下的实验数据进行拟合,研究结果表明,混合神经网络模型的泛化能力强,精度高,各项模型评价参数均优于传统的RBF神经网络模型。 相似文献
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基于参数映射的通风机流量全程测量的实验研究 总被引:5,自引:3,他引:2
该文基于风机无因次性能曲线中反映出的性能参数间稳定的映射规律,采用曲面拟合和神经网络的方法,逼近风机不同流量区域内的流量和全压、流量和功率的映射规律,并对逼近效果进行了比较。在此基础上,建立了基于参数映射的通风机全程流量测量模型,并对模型的应用进行了实验研究。同时针对风机相似定律适用范围的定量研究等相关的问题进行了实验研究。从而证明在相似定律范围内,该模型的测量精度可充分满足工程需要,在一定程度上解决了大管径流量的无节流准确测量的问题。 相似文献
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凝结水过冷度对机组的安全和经济运行有重要的影响。该文采用严谨的数学理论,推导了凝结水过冷度的变化对抽汽量的影响,证明了当凝结水过冷度发生变化时,对于不同的疏水连接方式,流过加热器的凝结水量有的发生变化,有的不变。并就不同疏水连接方式下凝结水过冷度对机组经济性的影响进行了定量分析计算。 相似文献
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