【摘 要】
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针对由轴流泵内部流动复杂性导致的性能曲线难易获取的问题,致力于经济、可靠的获取其基本性能曲线和预测其基本性能,以期产生缩短设计和制造周期、降低技术改造费用等巨大的
【机 构】
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华北水利水电大学电力学院,西安理工大学水利水电学院,河海大学能源与电气学院
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针对由轴流泵内部流动复杂性导致的性能曲线难易获取的问题,致力于经济、可靠的获取其基本性能曲线和预测其基本性能,以期产生缩短设计和制造周期、降低技术改造费用等巨大的经济效益和社会效益。采用小波神经网络方法建立了轴流泵性能预测的数学模型,通过2个模型训练考查了其适应性、收敛性和精度,说明了其相对BP神经网络具有网络收敛速度大幅加快（由95缩短到15 s）和精度大幅提高（期望误差由2.0×10-2减小到6.5×10-4）的优点,经泵站工程改造过程中预测数据和实测数据的对比分析（扬程误差率均小
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