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一种泵组特性曲线拟合方法

摘要

本申请公开了泵组特性曲线拟合方法,包括,为泵组中的每个单泵建立单泵神经网络模型;将各单泵神经网络模型并联,将各单泵神经网络模型的输出结果并行输出并按照并联顺序构造一个m维向量,将该向量与表征各泵运行状态的泵组状态向量进行点乘,得到泵组神经网络模型;将监测到的变量样本作为训练数据,对泵组神经网络模型进行反复训练,得到训练后的泵组神经网络模型;向训练后的泵组神经网络模型输入泵组待拟合特性曲线的变量,得到泵组神经网络模型输出的因变量,建立变量、因变量的对应关系,得到该泵组的特性曲线。本申请能够较好地拟合水泵的流量和压力之间的非线性关系,可应对采用工频泵与变频泵相结合、运行工况多变复杂问题。

著录项

  • 公开/公告号CN109872247B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201811502918.0

  • 发明设计人 刘书明;李俊禹;吴雪;

    申请日2018-12-10

  • 分类号G06Q50/06(20120101);G06F30/20(20200101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11018 北京德琦知识产权代理有限公司;

  • 代理人谢安昆;宋志强

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园1号

  • 入库时间 2022-08-23 11:37:29

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