






因此,离心风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。离心风机在实验的初始阶段,收集的数据不应超过总实验数据的25%。假设收集的总数据n=10天(d为输入变量的维数),初始实验中收集的实验数据n 0应满足n 0<0.25n=2.5d的要求,因此本文采用n 0=0。实验初期采用25N作为实验数据。数据采集的硬件实现方案如图1所示。首先,用传感器测量被测通风机的入口压力、温度、流量和转速。然后将测量数据通过总线传输到DAQ数据采集系统。离心风机的DAQ数据采集系统通过I/O设备将数据打包到上位机中。由于变量之间的维数差异,采集到的数据没有直接应用于模型训练,因此有必要对数据进行规范化,即将无量纲数据转换为无量纲数据,并将采集到的数据映射到[0,1]的范围内,以提高模型的收敛速度和精度。模型。模型训练和模型验证离心风机性能预测模型的训练结构如图2所示。该结构可分为两部分:数据采集与处理和模型训练。前者主要完成实验数据的采集和处理,后者实现了性能预测模型的建立和验证。首先,采用LHS方法采集离心风机的实验数据(入口温度、压力、流量和风机转速),并对离心风机数据进行处理,用于LSSVM模型。
具体离心风机改造方案如下。
(1)对引风机和脱硫增压风机的风量、风压和系统阻力进行了试验。测量了两台引风机在机组满负荷运行时的实际运行数据。(2)根据试验后实测数据,终确定引风机改造方案。在原风机电机不变的情况下,风机叶轮直径由2557 mm增加到2624 mm,叶片类型发生变化。随着风机叶轮直径的增大,壳体、叶轮、轮毂和集热器都被更换。同时,为了提高风机出口挡板的密封性,对风机出口挡板、进口挡板和执行机构进行更换,以提高风机的效率。
(3)引风机轴承冷却方式由工业水冷却改为带风机轴承冷却,降低了用水量。
离心风机的性能保证:
(1)风量(Tb点工况,145c):134m3/s;
(2)全压升(Tb点工况,145c):7040pa;
(3)风机全压升效率(BMCR):86%,风机输入轴承。这两部分的温度监测大多采用遥控设备完成温度数据的传输和监测。当然,离心风机温度传感器也是常用的设备,5-51离心风机,可以完成机组保护和温度监测。当温度超过要求时,继电器将发出警告。如果此时温度变化明显,继电器内部的液体装置也会发生剧烈变化,导致指针旋转。如果指针指示的值达到负载极限,将发出警报。
离心风机基于LSSVM算法建立了矿井离心风机性能预测模型。采用LHS方法对矿用离心风机进行了实验数据采集,进一步降低了建模成本,烟台离心风机,提高了建模精度。通过实例验证了该方法的有效性。然而,在实际生产中也有许多类似的离心风机。尽管它们的大小、结构和速度不同,但它们遵循相似的机制。因此,如何利用现有的相似离心风机数据建立现有的离心风机模型成为下一个研究方向。根据天蝎科鱼类的运动姿态和涡流特性,设计了一种离心风机叶片,用于模拟鱼类的弯曲姿态。离心风机采用数值模拟的方法,研究了传统的单圆弧原型叶片和鱼状叶片对多翼离心风机气动性能和噪声的影响。通过可视化分析,发现在鱼状叶片的过流过程中,涡流强度明显小于原型风机,流场分布更加均匀。鱼状叶片的使用有效地减小了风机蜗壳舌处的压力波动,削弱了叶片与蜗壳舌间的非定常相互作用。风机气动噪声计算分析结果表明,单弧原型叶片的风机噪声频率分布在中低频段,离心风机鱼形叶片的风机噪声频率主要分布在中频段,说明离心风机噪声频率分布规律和噪声特性两个风扇的启动路径不同。数值计算结果表明,鱼状叶片多叶离心风机的气动性能有了明显的改善,8-39离心风机,风量增加了12.5%,效率提高了5.65%,测点平均噪声降低了2.78db。
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