除尘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。如果所建立的除尘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。除尘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，除尘风机型号，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。除尘风机利用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，中压除尘风机，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。
因此，除尘风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。除尘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。除尘风机的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），并对除尘风机数据进行处理，用于LSSVM模型。
通过实验和数值模拟研究了除尘风机的流场，东营除尘风机，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。以除尘风机为例，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。改进后的除尘风机效率提高，布袋除尘风机，噪声降低。研究了风机叶片安装的不均匀性。结果表明，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。
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