通过实验和数值模拟研究了离心风机的流场，这是研究离心风机内部流动的两种主要方法。实验方法可以得到详细而准确的结果，但实验成本高，周期长。随着计算机技术和计算流体力学（CFD）的发展，数值方法在涡轮内部流动模拟中得到了广泛的应用。采用数值方法设计了离心风机的子午线廓线。以离心风机为例，进行了数值计算。结果表明，采用数值计算方法可以简单、准确地得到给定子午线分布的叶轮子午线轮廓。提高风机的设计效率，具有良好的工程实用价值。提出了一种现代离心风机的设计方法，即数值计算法。离心风机分为三部分，分别计算。迭代法考虑了这三个部分之间的相互作用。研究表明，上述数值计算方法可为风机的改进设计提供良好的依据。改进后的离心风机效率提高，噪声降低。研究了风机叶片安装的不均匀性。结果表明，耐高温离心风机，数值计算方法可以定性地计算出风机的噪声值，但由于计算值与实验值之间存在较大误差，无法替代噪声的实验研究。采用不等距离安装叶片的方法可以有效地降低风机的峰值噪声。
离心风机模型训练完成后，将测试数据应用到所建立的模型中，验证模型的有效性。如果所建立的离心风机模型满足建模的停止条件，则应用该模型。如果建立的模型不能满足建模的停止条件，则需要收集更多的数据进行模型训练。本文选取RBF核函数作为LSSVM的核函数。通过网格搜索方法得到核参数。煤矿主通风机采用离心风机。本文以离心风机为研究对象。采用LSSVM算法建立了风机性能预测模型，验证了该方法的有效性。离心风机模型培训和测试样本从现场分布式控制系统中获得。采用lhs法，从离心风机稳定运行区选取100组数据进行模型培训，选择50组试验数据进行模型验证，模型培训的停止条件为rmse<0.05。离心风机利用MATLAB实现了上述模型。图3显示了具有不同训练样本数的预测模型的RMSE。从图3可以看出，随着训练样本的增加，预测模型的RMSE值不断下降，终趋于稳定。当训练样本数为30时，模型满足训练停止条件。当模型满足停止条件时，即使使用30个训练样本，模型的预测值也与实际值进行比较。由图4可以看出，该模型能较好地预测离心风机的出力，预测值与实际数据吻合较好。
针对离心风机历史运行数据使用不足、建模周期长的问题，提出了一种基于较小二乘支持向量机（LSSVM）和拉丁超立方体采样（LHS）的大型离心风机性能预测方法。以出口压力作为衡量离心风机性能的指标，采用LSSVM建立离心风机性能预测模型。采用LHS方法对离心风机的进口温度、进口压力、进口流量和转速进行了采集，并对采集的数据进行了归1化处理，用于LSSVM模型的训练。通过试验数据对模型进行了验证。有效性。结果表明，离心风机基于LSSVM和LHS的大型离心风机性能预测方法能够充分利用现有的风机数据信息，离心风机报价，快速、准确地预测风机性能。离心风机的主要作用是保证空气供给，淄博离心风机，稀释***气体，降低煤尘浓度，对煤矿安全生产具有重要意义。通风机性能稳定直接关系到地下设备的可靠运行和人员的安全。离心风机性能预测控制和运行优化是建立在准确的性能预测模型基础上的，因此建立准确的风机性能预测模型具有十分重要的意义。
建立离心风机性能预测模型的主要方法有三种：
（1）应用数学、流体力学和流场理论建立离心风机模型，预测离心风机的性能。
（2）实验方法是利用***的测量技术，建立离心风机在各种工况下的实验模型。
（3）基于计算机技术，利用各种CFD（计算流体力学）数值模拟技术建立离心风机性能预测模型。
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