【技术实现步骤摘要】
一种改进的离心泵外特性预测方法
本专利技术属于离心泵外特性预测
，具体涉及一种改进的基于即时学习和最小二乘支持向回归同时添加多核自适应学习结合模型的预测离心泵外特性。
技术介绍
目前大多数预测离心泵的方法是使用计算流体力学(CFD)预测离心泵的外特性曲线，但是由于上述的问题其预测的误差相对较大，同时在使用计算流体力学时，对于湍流模型的选取，网格划分，边界条件的设置，都需要设计的经验，很难有唯一的标准，并且模拟过程复杂，对计算要求高。使用计算流体力学来预测离心泵相对费时费力。另外使用单一的算法预测离心泵外特性，由于数据的规模不大，很难拥有大的数据量，同时单一算法建立的模型比较单一，很难满足所有数据的特性，从而使得预测的精准度不高且泛化性能不强。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于即时最小二乘支持向量回归的离心泵外特性预测方法，采用多种算法预测离心泵外特性，满足所有数据的特性，预测的精准度高、泛化性能强。本专利技术提供如下技术方案：一种...
【技术保护点】
1.一种改进的离心泵外特性预测方法，其特征在于包括以下具体步骤：/n1)数据采集：离心泵外特性实验开始前，将进口阀开至最大，电机频率设定为预设频率，调节进口阀开度，依次记录出口阀口开度、进口压力、出口压力、泵出口流量；/n2)选取相似样本：通过欧式距离相似度准则对所有历史数据样本通过相似度度量选取相似样本；/n3)离心泵外特性预测模型的建立：在通过相似度量选取的相似样本中，将各组相似样本数据，离心泵的进口压力、出口压力、出口流量、出口阀门开度作为输入特征，将离心泵的扬程、效率、功率作为输出特征，将这些输入特征和输出特征导入到训练模型中，采用不同的核函数建立不同核函数的最小二...
【技术特征摘要】
1.一种改进的离心泵外特性预测方法，其特征在于包括以下具体步骤：
1)数据采集：离心泵外特性实验开始前，将进口阀开至最大，电机频率设定为预设频率，调节进口阀开度，依次记录出口阀口开度、进口压力、出口压力、泵出口流量；
2)选取相似样本：通过欧式距离相似度准则对所有历史数据样本通过相似度度量选取相似样本；
3)离心泵外特性预测模型的建立：在通过相似度量选取的相似样本中，将各组相似样本数据，离心泵的进口压力、出口压力、出口流量、出口阀门开度作为输入特征，将离心泵的扬程、效率、功率作为输出特征，将这些输入特征和输出特征导入到训练模型中，采用不同的核函数建立不同核函数的最小二乘支持向量回归模型，通过留一交叉验证法分别确定不同模型的最佳的核参数和正则化系数，最后获得不同模型下的离心泵的进出口压力、出口流量、出口阀门开度与扬程、效率、功率的对应关系；
其中，基于最小二乘支持向量回归模型建立预测模型的公式为：
yi表示训练数据中输出的离心泵外特性数值；
xi表示训练数据中离心泵外特性实验的测量数据；
c表示最小二乘支持向量回归模型的偏置项；
w表示最小二乘支持向量回归模型的模型参数向量；
wT表示最小二乘支持向量回归模型的模型参数向量的转置；
ei表示样本的近似误差；
φ表示模型的特征映射；
γ表示复杂度和近似精度之间的权衡的正则化参数；
J表示预测模型的优化目标函数。
4)模型的选取：通过不同核函数建立的最小二乘支持向量回归模型，运用最小绝对误差的标准，为每个测试样本选择最合适的核函数所建立的模型，使得每个测试样本匹配最佳的模型，提高预测准确性。
2.根据权利要求1所述的一种改进的离心泵外特性预测方法，其特征在于所述步骤2)中，欧式距离的计算方法公式为：
ηt，ni＝exp(-||xn-xt，i||)，n＝1，…，N
其中ηt，ni是相似因子介于0和1之间，其值越大，xn与预测样本的相似度越小，其值越小，xn与预测样本的相似度越大，所述xn表示历史数据中的样本；xt，i表示新输入的测试样本。
3.根据权利要求1所述的一种改进的离心泵外特性预测方法，其特征在于所述步骤3)中，求偏导时，加入Lagrange乘子，具体公式如下：
其中α＝[α1，…，α...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏召顺，杨克允，娄维尧，马正阳，李蓥杰，许永超，戴云，汤宇炜，蔡姚杰，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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