CN114109859A - 一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法 - Google Patents

Abstract

一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，包括以下步骤：步骤1.通过离心泵水力性能试验，获取不同转速下的离心泵流量、扬程、电机输入功率和工作转速频率；步骤2.建立不同转速下的离心泵流量–扬程、流量–功率多项式拟合方程，对流量–功率方程进行求导，判定其是否存在极值；步骤3.若功率不存在极值，以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型；若功率存在极值，以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型；步骤4.将训练好的神经网络预测模型，植入离心泵控制器，基于实时测量数据，实现离心泵性能的准确预测。本发明保证设备运行的安全性和可靠性。

Description

一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法

技术领域

本发明属于泵性能预测方法领域，具体涉及一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，主要用于快速精确地预测离心泵的工作性能参数，在无流量传感器的条件下对泵的流量和效率参数进行准确预测，实现设备运行状态的智能监测与诊断，保证设备运行的安全性和可靠性。

背景技术

对于离心泵***而言，为保证***运行的安全性和可靠性，需要实时掌握设备的运行状态、预判设备运行故障。然而，由于物理空间的限制或特殊工作环境的限制，无法在现有的***中通过安装流量传感器来获取实际设备运行时的流量信息，由于流量信息的缺乏，将导致现场工作人员无法有效开展设备运行状态的评估和诊断。为解决该问题，一些研究人员提出了《一种基于功率和压差的离心泵流量预测方法》CN 201410538240.7，该方法通过结合流量-转矩(功率)方程和流量-压差方程预测离心泵的流量，实现了离心泵流量的预测，然而该方法在预测模型选择和流量预测精度上存在一定的缺陷。在此基础上，研究人员提出了《一种基于不确定度分析的泵与风机性能预测方法》CN201910930803.X，该方法针对无流量计条件下泵与风机的流量预测问题，通过建立流量-压差和流量-功率多项式拟合方程，并对不同模型的适应度开展不确定度分析，选择不确定度较低的预测模型，实现泵与风机性能参数的精确预测和设备运行状态的实时监测。然而，该方法在预测方式上仍采用传统的多项式拟合方程作为数学预测模型，对于波动性较大的离心泵运行数据预测效果较差。针对上述问题，本发明提出了一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，该方法摆脱了传统多项式拟合方程的束缚，借助神经网络模型，将随机的样本数据进行大规模的训练，得到精度较高、适用性更广的离心泵性能预测模型，以实现无流量传感器下离心泵性能的准确预测。

已有的无流量传感离心泵性能预测方法存在以下几类缺点：1)对于功率存在极值的离心泵模型，传统的基于功率和转速的流量预测方法存在缺陷，即在同一功率下，存在两个对应的流量值，无法实现流量的有效预测；2)传统的离心泵流量预测方法大多数借助流量–扬程多项式拟合方程或流量–功率多项式拟合方程，该模型针对波动性较大的离心泵模型，拟合方程的误差较大，在流量预测精度上存在一定的不足。

发明内容

为了克服已有技术的不足，本发明提供一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，针对特定离心泵***，在实验室借助泵水力性能测试***获取离心泵相关测试数据，采用神经网络模型对样本数据进行大规模的训练，通过神经网络预测模型，在无流量传感器的条件下对泵的流量和效率参数进行准确预测，实现设备运行状态的智能监测与诊断，保证设备运行的安全性和可靠性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，包括以下步骤：

步骤1.通过离心泵水力性能试验，获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f试验样本数据；

步骤2.建立不同转速下的离心泵流量–扬程、流量–功率多项式拟合方程，对流量–功率方程进行求导，判定其是否存在极值；

步骤3.若功率不存在极值，则以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型；若功率存在极值，则以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型；

步骤4.将训练好的神经网络预测模型，植入离心泵控制器，基于实时测量数据，实现离心泵性能的准确预测。

进一步，所述步骤1中，在实验室条件下，开展离心泵特性试验，借助离心泵水力性能测试***获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f测量值，整理测试数据，绘制不同转速下的离心泵流量–扬程曲线和流量–功率曲线。

再进一步，所述步骤2中，根据不同转速下的流量Q、扬程H、功率P、工作转速频率f测量值，采用多项式拟合方程建立离心泵扬程与流量、转速频率近似方程，如公式(1)所示；功率与流量、转速频率近似方程，如公式(2)所示；

H＝a₀₀+a₁₀f+a₀₁Q+a₂₀f²+a₁₁fQ+a₀₂Q²+a₂₁f²Q+a₁₂fQ²+a₀₃Q³+a₃₀f³ (1)

P＝b₀₀+b₁₀f+b₀₁Q+b₂₀f²+b₁₁fQ+b₀₂Q²+b₂₁f²Q+b₁₂fQ²+b₀₃Q³+b₃₀f³ (2)

式中，Q为泵的流量，P为电机输入功率，f为水泵的工作转速频率，H为泵的扬程，a₀₀至a₃₀为扬程近似方程的系数，b₀₀至b₃₀为功率近似方程的系数；

固定转速不变，即工作转速频率f为一恒定的值，对功率–流量近似方程进行求导，计算公式如公式(3)所示；

式中，c₀₀至c₀₂为功率导数方程的系数；

在规定转速频率下，将流量区间范围内的值，即Q∈[0,Q_max]，带入公式(3)中，判断是否存在零值，即是否存在极值。

更进一步，所述步骤3的过程如下：

首先，基于步骤2的判定结果，若功率不存在极值，则以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型，神经网络预测模型采用三层逆向传播BP神经网络方法，分别为输入层，隐藏层和输出层；其中离心泵流量神经网络预测模型定义为QNN1，其输入层包含2个神经元，分别为电机输入功率和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为流量输出；扬程神经网络预测模型定义为HNN1，其输入层包含2个神经元，分别为流量和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为扬程输出；具体双神经网络预测模型的结构如图6所示；若功率存在极值，则以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型，神经网络预测模型同样采用三层逆向传播BP神经网络方法，分别为输入层，隐藏层和输出层；离心泵流量神经网络预测模型定义为QNN2，其输入层包含2个神经元，分别为扬程和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为流量输出；具体单神经网络预测模型的结构如图7所示；

其次，将步骤1获取的试验测量样本值(流量、扬程、电机输入功率和工作转速频率)作为神经网络训练的初始样本，针对功率无极值的条件，分别对流量神经网络预测模型QNN1和扬程神经网络预测模型HNN1进行训练；QNN1训练时，以工作转速频率、电机输入功率为训练输入样本，流量为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization)算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；HNN1训练时，以工作转速频率、流量为训练输入样本，扬程为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化(BayesianRegularization)算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；

针对功率有极值的条件，对流量神经网络预测模型QNN2进行训练；以工作转速频率、扬程为训练输入样本，流量为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization)算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确。

所述步骤4中，通过步骤3最终确定离心泵在不同的功率特性下所选用的神经网络预测模型，将该训练好的神经网络预测模型，植入到离心泵控制器中，控制器可以是标准的可编程逻辑控制器PLC，也可以是定制式的单片机控制器，分别采用功率传感器、压力传感器以及转速传感器实时测量设备工作时的电机输入功率P、压差Δp和转速n数据，分别利用公式(4)和(5)将测量的压差值和转速值转换成扬程值H和工作转速频率值f；利用神经网络预测模型，实现当前状态下流量值的预测，同时，通过公式(6)计算当前状态下设备的运行效率η，实现设备性能的准确预测和设备运行状态的智能监测与诊断；

式中，Δp为测量的压差值，ρ为介质的密度，g为重力加速度；

式中，n为测量的转速值；

式中，η为离心泵设备的效率值。

本发明的有益效果主要表现在：1)借助神经网络模型，通过大量的样本数据，快速建立离心泵性能预测模型，无需建立传统的基于多项式拟合方程的离心泵性能预测数学模型，同时，克服了传统数学模型存在的预测误差大问题，在预测准确性及适用度上得到显著改善；2)借助控制器，在无流量传感器的条件下对泵的流量和效率参数进行准确预测，实现设备运行状态的智能监测与诊断，保证设备运行的安全性和可靠性。

附图说明

图1为基于神经网络的离心泵性能预测方法流程图。

图2为不同转速频率下功率无极值的离心泵流量-扬程性能曲线示意图。

图3为不同转速频率下功率无极值的离心泵流量-功率性能曲线示意图。

图4为不同转速频率下功率有极值的离心泵流量-扬程性能曲线示意图。

图5为不同转速频率下功率有极值的离心泵流量-功率性能曲线示意图。

图6为离心泵流量扬程双神经网络预测模型示意图。

图7为离心泵流量单神经网络预测模型示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1～图7，一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，包括以下步骤：(1)通过离心泵水力性能试验，获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f试验样本数据；(2)对流量–功率方程进行求导，判定其是否存在极值；(3)基于功率极值判定，建立基于电机输入功率P和工作转速频率f的流量扬程双神经网络预测模型，或建立基于扬程H和工作转速频率f的流量单神经网络预测模型；(4)将训练好的神经网络预测模型，植入离心泵控制器，基于实时测量的电机输入功率P和工作转速频率f或扬程H和工作转速频率f数据，实现离心泵流量和效率的准确预测。

一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，具体实施如下所示：

步骤1.通过离心泵水力性能试验，获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f试验样本数据；

本实施例中分别以一额定流量为Q_n＝220m³/h，额定扬程为H_n＝54m，额定转速为n＝1450r/min的功率无极值离心泵和一额定流量为Q_n＝23m³/h，额定扬程为H_n＝6m，额定转速为n＝3000r/min的功率有极值离心泵作为测试对象，借助离心泵水力性能测试***获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f测量值，整理测试数据，其中功率无极值的离心泵性能数据如图2和图3所示；功率有极值的离心泵性能数据如图4和图5所示；

步骤2.建立不同转速下的离心泵流量–扬程、流量–功率多项式拟合方程，对流量–功率方程进行求导，判定其是否存在极值；

根据不同转速下的流量Q、扬程H、功率P、工作转速频率f测量值，采用多项式拟合方程建立离心泵扬程与流量、转速频率近似方程，以及功率与流量、转速频率近似方程，对于无极值的离心泵，其扬程和功率的拟合方程如公式(1)和(2)所示；对于有极值的离心泵，其扬程和功率的拟合方程如公式(3)和(4)所示；

式中，Q为泵的流量，P为电机输入功率，f为水泵的工作转速频率，H为泵的扬程；

固定转速不变，即分别将无极值离心泵的工作转速频率f定为25Hz和将有极值离心泵的工作转速频率f定为50Hz，对功率–流量近似方程进行求导，则得到无极值离心泵功率求导方程如公式(5)所示，有极值离心泵功率求导方程如公式(6)所示；

对于无极值的离心泵，在规定转速频率25Hz下，将流量区间范围内的值，即Q∈[0,304]，带入公式(5)中，不存在零值，即不存在极值；同样，对于有极值的离心泵，在规定转速频率50Hz下，将流量区间范围内的值，即Q∈[0,36.5]，带入公式(6)中，则当流量Q为23m³/h时，功率存在极值，即如图(5)中所示的一个功率对应两个流量值Q_a和Q_b的情况；

步骤3.若功率不存在极值，则以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型；若功率存在极值，则以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型，过程如下：

首先，基于步骤2的判定结果，若功率不存在极值，则以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型，神经网络预测模型采用三层逆向传播BP神经网络方法，分别为输入层，隐藏层和输出层；其中离心泵流量神经网络预测模型定义为QNN1，其输入层包2个神经元，分别为电机输入功率和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为流量输出；扬程神经网络预测模型定义为HNN1，其输入层包含2个神经元，分别为流量和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为扬程输出；具体双神经网络预测模型的结构如图6所示；若功率存在极值，则以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型，神经网络预测模型同样采用三层逆向传播BP神经网络方法，分别为输入层，隐藏层和输出层；离心泵流量预测神经网络模型定义为QNN2，其输入层包含2个神经元，分别为扬程和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为流量输出；具体单神经网络预测模型的结构如图7所示；

其次，将步骤1获取的试验测量样本值(流量、扬程、电机输入功率和工作转速频率)作为神经网络训练的初始样本，针对功率无极值的条件，分别对流量神经网络预测模型QNN1和扬程神经网络预测模型HNN1进行训练；QNN1训练时，以工作转速频率、电机输入功率为训练输入样本，流量为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization)算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；

流量神经网络预测模型QNN1的计算过程和结果如下：

(1)QNN1的训练样本数据为576个，单个样本数据结构为一2输入1输出的数组；训练后，隐藏层和输入层的之间的权重值为：W_ji＝[1.5185057177300039 -1.0816062382860367；-0.82170590557766132 -0.43368462242731592；-1.5375420691892427 2.4990878129156409；1.6345336154180024 1.9864682761404087；-1.6424582796932381 1.4694397221743163；-1.40490059127614430.64789294391630181；0.056123058048536491 0.45524318375251455；0.17106641465569442 4.4283954498788063；0.839608133890925813.2400543877778403；1.8590180437750123 -2.6087629357549194]；

(2)输出层和隐藏层之间的权重值为：W_jk＝[13.3865654415618511.0673783842542564 -9.677625472550913 6.105565397594078 6.3041150717518597.3514881020470959 6.6800873885367453 20.481181323311748 -15.330623470283937-10.800015819777261]；

(3)隐藏层的偏差值为：θ_j＝[-0.29791000637916154；0.68915843657038489；-1.0468508519532409；4.1695934284868894；0.49384489245817698；0.090653894638598576；0.77567907152490279；5.9608863081497017；4.8437485168780849；0.85857711613073995]；

(4)输出层的偏差值为：θ_k＝-14.618225463470914；

训练后的模型的R值为0.99，说明该模型具有较高的精度；

HNN1训练时，以工作转速频率、流量为训练输入样本，扬程为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化(BayesianRegularization)算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；

扬程神经网络预测模型HNN1的计算过程和结果如下：

(1)HNN1的训练样本数据为576个，单个样本数据结构为一2输入1输出的数组；训练后，隐藏层和输入层的之间的权重值为：W_lm＝[0.37643479210148711 -1.9494116853222863；-0.31533835611991956 0.87882442207770328；-0.11942789817950646 1.517331460816995；0.31589940227211472 -0.22393931304543141；0.060840780309218176 0.39691357070649635；0.3445628086186337 -1.9517855886889086；0.45319772290758298 -0.12236582432135261；-0.31557100052407211 -0.13373480926869158；0.44211798841786093 0.0041035139725915017；0.29280674754855807 -0.17482482891633419]；

(2)输出层和隐藏层之间的权重值为：W_mn＝[0.49552913902096524 -1.1751452109190943 1.748875394887244 1.697893450307995 1.2479514147553616 -0.48972767968701764 -0.94083944143662701 -0.233050694606617841.5654072572678313 1.1579090774449388]；

(3)隐藏层的偏差值为：θ_m＝[-0.98268762197267001；-0.81350176851257261；3.0508293804100064；-0.96004780385719368；0.069822568508764393；-0.96022154501324142；1.1681716713186154；0.29167584386288459；-1.2886605150512442；0.011950150180516012]；

(4)输出层的偏差值为：θ_n＝0.65938471925523356；

训练后的模型的R值为0.99，说明该模型具有较高的精度；

针对功率有极值的条件，对流量预测神经网络模型QNN2进行训练；以工作转速频率、扬程为训练输入样本，流量为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization)算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；

流量神经网络预测模型QNN2的计算过程和结果如下：

(1)QNN2的训练样本数据为176个，单个样本数据结构为一2输入1输出的数组；训练后，隐藏层和输入层的之间的权重值为：W_ji＝[-2.58215115163486875.4375862612935899；-1.0527209497446122 0.78095192090266619；-0.2851390366636492 4.9731750299431345；4.9625499562710287 -5.5313896919574148；-0.040428344124143978 0.59493820813650489；-0.047370611484339263 0.040261134106334411；0.695743609931953390.097211842069689219；-3.727297437881592 -0.36261347109359521；-3.2962671666415182 7.6660579417285444；5.3593475560431978 -4.243655923809893]；

(2)输出层和隐藏层之间的权重值为：W_jk＝[2.9862607919819064 -1.0783877647645854 -3.0552578008767455 6.8282219192223774 0.47194204951342272-0.74701648722196379 -0.51146361990571809 -2.92608865203348284.4419681307142298 -6.2290541666178347]；

(3)隐藏层的偏差值为：θ_j＝[-1.3438240014154892；0.85606637375224992；-3.4509799809951427；0.35272911696791281；0.00016848921099855323；-0.63262208474434412；0.5262009328915247；-4.5416630034137837；-3.6583055068226664；1.658309475708992]；

(4)输出层的偏差值为：θ_k＝1.3026550645425219；

训练后的模型的R值为0.98，说明该模型具有较高的精度；

步骤4.将训练好的神经网络预测模型，植入离心泵控制器，基于实时测量数据，实现离心泵性能的准确预测，过程如下：

通过步骤3最终确定离心泵在不同的功率特性下所选用的神经网络预测模型，将该训练好的神经网络预测模型，植入到离心泵控制器中，控制器可以是标准的可编程逻辑控制器PLC，也可以是定制式的基于单片机***的控制器，分别采用功率传感器、压力传感器以及转速传感器实时测量设备工作时的电机输入功率P、压差Δp和转速n数据；以功率无极值的离心泵为例，其测量的功率和转速数据如表1所示，不同测量转速对应的工作转速频率采用公式(7)进行计算；采用基于P和f的双神经网络预测模型，其输出的预测流量和扬程值以及实测流量和扬程值的对比如表2所示，其中预测效率的计算采用公式(8)进行计算。

式中，n为测量的转速值；

式中，η为离心泵设备的效率值。

表1为功率无极值离心泵实时测量数据。

工作转速n(r/min)	工作转速频率f(Hz)	电机输入功率P(kW)
			1500	25	16.42
1350	22.5	27.34
			1200	20	19.2
900	15	8.89
			750	12.5	4.53

表1

表2为功率无极值离心泵预测性能与实测性能对比分析。

表2

最终，通过神经网络预测模型，获取实时的流量、扬程以及效率运行参数值，在无流量传感器的条件下，实现了离心泵的性能预测和设备运行状态的实时监测，保证设备运行的安全性和可靠性。

本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也包涵本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (5)

1.一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1.通过离心泵水力性能试验，获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f试验样本数据；

步骤2.建立不同转速下的离心泵流量–扬程、流量–功率多项式拟合方程，对流量–功率方程进行求导，判定其是否存在极值；

步骤3.若功率不存在极值，则以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型；若功率存在极值，则以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型；

步骤4.将训练好的神经网络预测模型，植入离心泵控制器，基于实时测量数据，实现离心泵性能的准确预测。

2.如权利要求1所述的一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，其特征在于，所述步骤1中，在实验室条件下，开展离心泵特性试验，借助离心泵水力性能测试***获取不同转速下的离心泵流量Q、扬程H、电机输入功率P、工作转速频率f测量值，整理测试数据，绘制不同转速下的离心泵流量–扬程曲线和流量–功率曲线。

3.如权利要求1或2所述的一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，其特征在于，所述步骤2中，根据不同转速下的流量Q、扬程H、功率P、工作转速频率f测量值，采用多项式拟合方程建立离心泵扬程与流量、转速频率近似方程，如公式(1)所示；功率与流量、转速频率近似方程，如公式(2)所示；

H＝a₀₀+a₁₀f+a₀₁Q+a₂₀f²+a₁₁fQ+a₀₂Q²+a₂₁f²Q+a₁₂fQ²+a₀₃Q³+a₃₀f³ (1)

P＝b₀₀+b₁₀f+b₀₁Q+b₂₀f²+b₁₁fQ+b₀₂Q²+b₂₁f²Q+b₁₂fQ²+b₀₃Q³+b₃₀f³ (2)

式中，Q为泵的流量，P为电机输入功率，f为水泵的工作转速频率，H为泵的扬程，a₀₀至a₃₀为扬程近似方程的系数，b₀₀至b₃₀为功率近似方程的系数；

固定转速不变，即工作转速频率f为一恒定的值，对功率–流量近似方程进行求导，计算公式如公式(3)所示；

式中，c₀₀至c₀₂为功率导数方程的系数；

在规定转速频率下，将流量区间范围内的值，即Q∈[0,Q_max]，带入公式(3)中，判断是否存在零值，即是否存在极值。

4.如权利要求1或2所述的一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，其特征在于，所述步骤3的过程如下：

首先，基于步骤2的判定结果，若功率不存在极值，则以工作转速频率、电机输入功率作为输入参数，建立离心泵流量、扬程双神经网络预测模型，神经网络预测模型采用三层逆向传播BP神经网络方法，分别为输入层，隐藏层和输出层；其中离心泵流量神经网络预测模型定义为QNN1，其输入层包含2个神经元，分别为电机输入功率和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为流量输出；扬程神经网络预测模型定义为HNN1，其输入层包含2个神经元，分别为流量和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为扬程输出；具体双神经网络预测模型的结构如图6所示；若功率存在极值，则以工作转速频率、扬程作为输入参数，建立离心泵流量单神经网络预测模型，神经网络预测模型同样采用三层逆向传播BP神经网络方法，分别为输入层，隐藏层和输出层；离心泵流量神经网络预测模型定义为QNN2，其输入层包含2个神经元，分别为扬程和工作转速频率，隐藏层包含10个神经元，输出层包含1个神经元，为流量输出；具体单神经网络预测模型的结构如图7所示；

其次，将步骤1获取的试验测量样本值作为神经网络训练的初始样本，针对功率无极值的条件，分别对流量神经网络预测模型QNN1和扬程神经网络预测模型HNN1进行训练；QNN1训练时，以工作转速频率、电机输入功率为训练输入样本，流量为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；HNN1训练时，以工作转速频率、流量为训练输入样本，扬程为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确；

针对功率有极值的条件，对流量神经网络预测模型QNN2进行训练；以工作转速频率、扬程为训练输入样本，流量为训练输出目标结果，采用样本随机分配方法将训练样本按照80％、10％、10％的比例分配为训练样本数据集、验证样本数据集和测试样本数据集，神经网络训练算法采用贝叶斯正则化算法，训练的迭代次数设置为5000，学习率设置为0.1，目标误差设置为0.00001；训练完成后，分别对训练结果、验证结果和测试结果进行目标值和输出值之间的相关性分析，即R值分析，R值越接近1，说明训练好的模型越准确。

5.如权利要求1或2所述的一种无流量传感的离心泵性能神经网络预测方法，其特征在于，所述步骤4中，通过步骤3最终确定离心泵在不同的功率特性下所选用的神经网络预测模型，将该训练好的神经网络预测模型，植入到离心泵控制器中，控制器可以是标准的可编程逻辑控制器PLC，也可以是定制式的单片机控制器，分别采用功率传感器、压力传感器以及转速传感器实时测量设备工作时的电机输入功率P、压差Δp和转速n数据，分别利用公式(4)和(5)将测量的压差值和转速值转换成扬程值H和工作转速频率值f；利用神经网络预测模型，实现当前状态下流量值的预测，同时，通过公式(6)计算当前状态下设备的运行效率η，实现设备性能的准确预测和设备运行状态的智能监测与诊断；

式中，Δp为测量的压差值，ρ为介质的密度，g为重力加速度；

式中，n为测量的转速值；

式中，η为离心泵设备的效率值。

Images