鉴于轴流风机系列化后试验重复性工作量大、任务繁琐、周期长且成本高,本文基于神经网络处理非线性系统映射的优越性,建立了系列化轴流风机的效率和全压的BP神经网络预测模型.用43组样本点试验数据对构建的网络进行多次训练,选取较好的网络模型,最后选取了5组样本之外的数据进行性能预测仿真.预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差不超过5%,验证了神经网络实现对轴流风机的性能预测是可行的.
神经网络 轴流风机 性能预测