基于神经网络技术的泵站机组性能预测

• 作者: 何志霞 张立群 李德桃 袁建平
• 来源期刊: 江苏大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 泵站 性能预测 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TH311
• 字数: 3319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2003.04.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁建平	江苏大学流体机械工程技术研究中心	133	2630	33.0	45.0
2	何志霞	江苏大学能源与动力工程学院	98	808	16.0	24.0
3	李德桃	江苏大学能源与动力工程学院	81	1301	20.0	31.0
4	张立群	江苏大学流体机械工程技术研究中心	1	18	1.0	1.0