【摘 要】
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本文根据动(静)叶调节轴流风机静态性能曲线的特点,对其参数关系进行分析,采用神经网络建立其静态性能模型。分别用BP网络基本算法、改进算法及RBF网络对风机静态模型进行拟
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本文根据动(静)叶调节轴流风机静态性能曲线的特点,对其参数关系进行分析,采用神经网络建立其静态性能模型。分别用BP网络基本算法、改进算法及RBF网络对风机静态模型进行拟合,结果显示各神经网络均能高精度地映射风机静态性能参数关系。在神经网络静态模型的基础上,依据风机有关定律和原理,进一步建立了轴流风机的动态实时仿真模型,通过Visual Fortran语言编制了模型算法。基于系统性能分析和诊断软件平台(SADS),搭建试验系统对模型的动态特性进行仿真检验。结果表明与现有模型相比,基于神经网络的轴流风机动态仿真模型具有较高的静态精度和良好的动态特性,能满足动(静)叶调节轴流风机仿真、性能分析和在线监测的工程应用要求。
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