[发明专利]一种离心泵扬程特性分析与预测的方法

说明书

本发明实施例公开了一种离心泵扬程特性分析与预测的方法，包括：确定离心泵扬程由离心泵的流量和叶片角相关；对离心泵的流量和叶片角进行组合赋值，并根据组合赋值后的流量和叶片角，测出相应的离心泵扬程值；以流量和叶片角作为输入变量以及扬程作为输出变量，构建目标函数，并将组合赋值后的流量和叶片角及其测出的离心泵扬程值作为训练样本优化目标函数，得到离心泵扬程的非线性函数；获取离心泵的流量和叶片角的实际值，并将获取到的实际值导入非线性函数中，得到离心泵扬程特性分析与预测值。本发明实施例，基于离心泵扬程与流量和叶片角的非线性关系，通过智能关系对离心泵进行扬程特性分析与预测，解决了网络收敛问题，优化了参数设定。

技术领域

本发明涉及离心泵技术领域，尤其涉及一种离心泵扬程特性分析与预测的方法。

背景技术

离心泵作为工业和农业生产中的重要机械设备，其扬程特性是离心泵选型、优化调度和泵站运行的重要依据，因此设计人员以离心泵扬程特性作为参考，可以合理地选取泵并可以有效地避免所选离心泵容量偏大，工作点偏离高效区。

长期以来，离心泵扬程特性的获得一直是个难点，人们只能通过大量的试验测量或以离心泵的试验数据或性能图上的数据进行拟合而得到。在以离心泵大量的试验测量进行拟合而得到离心泵扬程特性的方法中，试验测量是由生产厂家在成批生产后对同一系列产品进行大量的抽样试验，实测出样机在不同流量点下的大量扬程数据，然后进行实测数据的处理，并绘制出离心泵扬程特性。同时用户将离心泵安装在实际管路系统中后，也要对泵进行离心泵扬程特性测定，以获取离心泵实际运转的性能，这项工作非常复杂而且费用昂贵。在以离心泵的试验数据或性能图上的数据进行拟合而得到离心泵扬程特性的方法中，虽可减少试验，但所得的结果只能保证已知数据附近的准确预测，远离该数据点的预测则往往与实际差别较大，甚至很不相符。因此，既经济又完整可靠地获得离心泵扬程特性是离心泵设计工作者长期以来追求的目标。

现有技术中，由于离心泵扬程与离心泵的流量和叶片角存在高度的非线性和非确定性特征，因此无法建立精确数学模型，从而使得离心泵扬程特性分析和预测存在局限性，给离心泵的设计带来了困难。即便各种具有高度非线性特征的智能网络虽然得到了广泛的研究与应用，但网络收敛问题误差大，且需人为设定大量的参数。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种离心泵扬程特性分析与预测的方法，基于离心泵扬程与流量和叶片角的非线性关系，通过智能关系对离心泵进行扬程特性分析与预测，解决了网络收敛问题，优化了参数设定。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种离心泵扬程特性分析与预测的方法，所述方法包括：

步骤S1、确定离心泵扬程由离心泵的流量和叶片角相关；

步骤S2、对离心泵的流量和叶片角进行组合赋值，并根据所述组合赋值后的流量和叶片角，测出相应的离心泵扬程值；

步骤S3、以离心泵的流量和叶片角作为输入变量以及离心泵扬程作为输出变量，构建目标函数，并将所述组合赋值后的流量和叶片角及其测出的离心泵扬程值作为训练样本优化所述目标函数，得到离心泵扬程的非线性函数；

步骤S4、获取离心泵的流量和叶片角的实际值，并将所述获取到的离心泵的流量和叶片角的实际值导入所述离心泵扬程的非线性函数中，得到离心泵扬程特性分析与预测值。

其中，所述步骤S2具体包括：

根据离心泵的初始设计要求，确定流量和叶片角的摄动范围，且将流量和叶片角设置成三个水平维度，并给每一水平维度的流量和叶片角分别给予赋值；

将所述赋值后的每一水平维度的流量和叶片角进行交叉组合，得出由一流量和一叶片角组合形成的九个全因子；

按照所述九个全因子各自对应的流量和叶片角赋值进行离心泵扬程特性试验，分别测出相应的离心泵扬程值。