这些方法往往需要复杂的数学计算和重复的实验设计，建模周期长，成本高，存在风机历史运行数据使用不足，造成信息资源浪费等问题。近年来，随着人工智能算法的发展，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于风机的历史运行数据，提出了一种基于模糊RBF***网络的离心风机建模方法。该方法取得了一定的效果。然而，9-38风机，***网络建模所需的数据量大，建模周期长，建模数据分布不优化，可能导致建模数据过度集中，容易陷入局部较优。.大型离心风机性能预测方法，采用LSSVM算法和风机历史运行数据建立性能预测模型，风机采用LHS方法保证建模数据在建模区间内均匀分布，提高模型的通用性。离心风机的数据采集是建立离心风机模型的基础，因此有必要设计实验来采集必要的离心风机模型数据。影响离心风机性能的输入变量很多，忽略了二次变量的影响。影响离心风机性能的主要变量是进口压力、进口温度、进口流量和转速。选择出口压力作为衡量离心风机性能的指标。为了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的训练和测试数据应均匀分布在风机的整个运行范围内。lhs采用分层采样，将采样间隔均匀划分为若干等分，并在每个部分随机采集数据，保证了数据分布的均匀性，避免了数据过度集中。
风机不同工况下叶道内部的流线图，6-30风机，能够看出风机在0.8dQ流量工况下，长叶片的吸力面存在较大的别离区，而且在短叶片的吸力面构成两个旋涡区，其中叶片出口处的旋涡由于相邻叶道的叶片压力面的高压区向叶片吸力面回流而构成；叶片吸力面内部旋涡由于自身叶道的压力面向吸力面回流而构成较大的旋涡。斜槽风机的长叶片吸力面的别离区开始向叶道出口处偏移，别离区有所减小，但短叶片的吸力面仍然存在两个旋涡，但旋涡也有所削弱，因此风机在1.2dQ时功率也有所进步，但在大流量工况下功率依然只有较低的47%。
风机改善计划及成果分析在完成斜槽式离心风机内部流场分析后，根据风机的内部活动状况和合作单位提出的功能指标(压力在5000Pa以上，而且尽量进步风机的功率)，对风机提出针对性的改善计划，来改善风机的内部活动状况，从而进步风机的整体功能。首先由风机的活动特性分析中能够知道，风机的短叶片吸力面存在两个旋涡区，为了改善涡流带来的活动损失，提出了通过改变短叶片的长度来改善风机活动的计划。改善计划一在保证斜槽风机外壳不变的状况下，将风机叶轮中的短叶片向内延伸，济南风机，
从误差曲线可以看出，风机计算值与原测量值之间的误差小于小流量条件下的误差。全压计算的误差为8.1%，效率计算的误差为3.6%，误差较小。因此，所采用的数值计算方法更为准确，可用于风机的改进和设计。为了研究斜槽风机内部的压力分布和速度分布，分析斜槽风机在不同工况下的内部流动，找出了3.4段斜槽风机效率急剧下降和设计工况效率低下的原因。横截面是在叶轮出口宽度处创建的，该宽度垂直于叶轮旋转轴，等于叶轮出口宽度。由于叶轮转动，风机叶轮进口产生较大的负压值，使空气从集尘器进入叶轮。在叶轮中，由于叶轮的转动和叶片对气体的作用，叶轮内部沿径向由内向外移动，4-79风机，总压值逐渐增大。总压在叶轮出口外缘和叶片压力面上。由此可见，由于叶轮旋转的离心力，沿风机叶轮的径向，叶轮内的速度由内向外逐渐增大。通过截取叶轮出口的圆形截面，观察截面上的径向速度值，可以观察到离心风机普遍存在的尾流结构。风机叶片压力面附近的径向速度值较大，形成射流区；叶片吸力面附近的径向速度值较小，形成尾迹区。
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