基于模糊神经网络的往复压缩机的性能预测研究

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为了能够准确地预测出离心泵的性能参数值,利用了径向基函数神经网络(RBF)建立对其进行性能预测的神经网络模型,可以研究离心泵的流量,叶片出口安装角,压力比和效率之间的神经网络与预测关系。利用MATLBA软件实现了RBF神经计算,分别对离心泵的压力比和效率进行了性能预测,预测效果表明,RBF神经网络的计算模型可以提高预测效率和预测精度。 In order to accurately predict the centrifugal pump performance parameters, a radial basis function neural network (RBF) is used to establish a neural network model for predicting the performance of the centrifugal pump. The flow rate of the centrifugal pump, the mounting angle of the blade outlet, the pressure ratio and Efficiency between neural networks and prediction. The RBF neural calculation is carried out by MATLBA software, and the pressure ratio and efficiency of the centrifugal pump are respectively predicted. The prediction results show that the calculation model of RBF neural network can improve the prediction efficiency and prediction accuracy.
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