[发明专利]基于双神经网络的离心式水泵系统的建模方法

摘要

一种基于双神经网络的离心式水泵系统的建模方法，可解决传统建模方法依赖于精确的泵特性方程与管道特性方程问题，其步骤如下：建立以泵调速比K、泵流量Q为输入变量，泵扬程H、泵的轴功率Pin为输出变量的数学模型，建立以调速比K与轴功率P_in为输入变量、泵流量Q与扬程H为输出变量的泵系统模型，得到双输入－单输出的数学模型：采用双神经网络建立泵系统模型，其中神经网络NN1与NN2分别是双输入‑单输出的BP神经网络；调速比K、轴功率P_in作为神经网络NN1的输入，调速比K、神经网络NN1的输出作为神经网络NN2的输入，输出层的神经元的阀值为b_k，输出层的输出为输出变量扬程H。

主权项

1.一种离心式水泵系统的建模方法，其特征是步骤如下：1)、泵系统数学模型1.1建立以泵调速比K、泵流量Q为输入变量，以泵扬程H、泵的轴功率P_in为输出变量的数学模型式中，H(K,Q)为泵扬程；K为泵调速比，K＝n/n_N；H₀—泵在额定转速下流量为零时的扬程；R—泵的内阻；Q—泵的流量；P_in(K,Q)为泵的轴功率；r—介质的重度，N/m³，r＝ρg；η_p(K,Q)为调速比K下的水泵效率；1.2建立以调速比K与轴功率P_in为输入变量、以泵流量Q与扬程H为输出变量的泵系统模型式中F表示双输入‑双输出的函数关系；1.3数学模型结构化简利用式(1)将流量Q表达成调速比K、轴功率P_in的函数Q＝f₁(K,P_in)         (3)利用式(1)，将扬程H表达成调速比K、流量Q的函数H＝f₂(K,Q)        (4)将式(2)的双输入‑双输出的数学模型结构表达成两个双输入‑单输出的数学模型描述，即2)、基于双神经网络的泵系统模型采用双神经网络建立泵系统模型，其中神经网络NN1与NN2分别是双输入‑单输出的BP神经网络；调速比K、轴功率P_in作为神经网络NN1的输入，输入变量连接输入层i₁的神经元，输入层的神经元分别与隐含层j₁的各神经元连接，连接权值矩阵为W_ij1，隐含层的阀值向量为b_j1,隐含层的输出分别与输出层k1的神经元连接，连接权值矩阵为W_kj1，输出层的神经元的阀值为b_k1，输出层的输出为输出变量流量Q；调速比K、神经网络NN1的输出作为神经网络NN2的输入，输入变量连接输入层i₂的神经元，输入层的神经元分别与隐含层j₂的各神经元连接，连接权值矩阵为W_ij2，隐含层的阀值向量为b_j2,隐含层的输出分别与输出层k₂的神经元连接，连接权值矩阵为W_kj2，输出层的神经元的阀值为b_k2，输出层的输出为输出变量扬程H。