一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法技术方案

本发明专利技术涉及一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，与现有技术相比解决了难以实现泵组协同节能控制的缺陷。本发明专利技术包括以下步骤：并联水泵组运行参数的获取；BP神经网络的构建；BP神经网络的训练；BP神经网络A和BP神经网络B的优化；最优流量分配方案的生成；并联水泵的节能控制。本发明专利技术利用实际使用中测试到的有限数据集，实现了不同性能并联变频水泵组节能控制优化，可贴合设备的实际运行情况并计算，最大程度发挥变频泵组的节能效应。最大程度发挥变频泵组的节能效应。最大程度发挥变频泵组的节能效应。

【技术实现步骤摘要】
一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法


[0001]本专利技术涉及泵送系统控制
，具体来说是一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法。

技术介绍

[0002]稳态强磁场实验装置(SHMFF)是我国建设的十一五重大科技基础设施，已于2017年9月27日圆满完成验收工作，磁体技术和综合性能处于国际领先地位。泵送系统对于国家大型实验装置的运行至关重要，SHMFF建设的磁体中有五台水冷磁体，磁体励磁过程中产生几十兆瓦的热量，需要使用去离子水进行冷却。
[0003]为了满足不同磁体的供水需求，泵送系统具有较宽的流量变化范围，需要多台水泵并联运行，其中多台水泵还涉及MC100
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300的离心水泵和MultitecA
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125离心水泵两种类型。由于磁体结构的特殊性，在磁体水冷系统设计时，很难精确计算其局部阻力损失，并联泵组设计裕量过小导致水泵运行超出其最佳效率点(Best Efficient Point,BEP)，出现急速增加的噪音和振动，并引起电机过载，不仅耗能严重而且水泵故障率提高，影响磁体实验的正本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：11)并联水泵组运行参数的获取：获取SHMFF泵送系统中MC100
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300的离心水泵和MultitecA
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125离心水泵的运行数据，并进行预处理；12)BP神经网络的构建：针对MC100
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300的离心水泵构建BP神经网络A、针对MultitecA
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125离心水泵构建BP神经网络B；13)BP神经网络的训练：利用MC100
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300离心水泵、MultitecA
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125离心水泵的实测数据分别对BP神经网络A、BP神经网络B进行训练；14)BP神经网络A和BP神经网络B的优化：利用遗传算法分别对BP神经网络A和BP神经网络B的权值、阈值进行优化，得到优化后的神经网络GA
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BP A和神经网络GA
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BP B；15)最优流量分配方案的生成：使用粒子群法连接神经网络GA
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BP A和神经网络GA
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BP B，在给定需求下，为每一个水泵组合搜索出最优流量分配方案；16)并联水泵的节能控制：将最优流量分配方案，即单泵扬程和搜索到的最优流量分配输入到相应水泵型号所对应的神经网络GA
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BP A或神经网络GA
‑
BP B中，计算出不同的泵组并联后的总功率，选择总功率最低的作为最优的并联运行方案，以此对并联水泵进行节能控制。2.根据权利要求1所述的一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，其特征在于，所述并联水泵组运行参数的获取包括以下步骤：21)通过MC100
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300离心水泵组进出口的压力表、流量计、泵轴上的扭矩转速传感器分别测量出单泵及多泵变频运行时，工作点的扬程、流量及轴功率值，记为数据集A；22)通过MultitecA
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125离心水泵组进出口的压力表、流量计、泵轴上的扭矩转速传感器分别测量出单泵及多泵变频运行时，工作点的扬程、流量及轴功率值，记为数据集B；23)将以上测得的扬程、流量和轴功率数据进行归一化预处理，数据归一化公式如下：x
k
＝(x
k
‑
x
min
)/(x
max
‑
x
min
)，其中，x
k
为扬程、流量或轴功率值，x
min
为相应数据集的最小值，x
max
为相应数据集的最大值。3.根据权利要求1所述的一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，其特征在于，所述BP神经网络的构建包括以下步骤：31)为MC100
‑
300离心水泵建立BP神经网络A；311)设定BP神经网络A包括输入层、隐藏层和输出层；其中，输入层的节点为2个，分别为单泵的扬程和流量，输出层的节点为1个，其为单泵的轴功率值，隐含层个数按照2n+1的公式计算得出，其中n是输入节点的个数；312)设定隐藏层采用正切S型传递函数，隐藏层神经元的输入为所有输入的加权之和，即x
j
＝∑
i
w
ij
X
i
，隐藏层神经元的输出x
′
j
采用S函数激发x
j
，得则
其中，x
j
为隐藏层神经元的输入，w
ij
为输入层与隐含层连接权值，x
′
j
为隐藏层神经元的输出；313)设定输出层采用线性传递函数，输出层神经元Y
k
的输出为：其中，网络第k个输出与相应理想输出的误差为e
k
,第p个样本的误差性能指标函数为N为网络输出层的个数；32)为MultitecA
‑
125离心水泵建立BP神经网络B。4.根据权利要求1所述的一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，其特征在于，所述BP神经网络的训练包括以下步骤：41)使用获得的数据集A，其中2/3的数据用来训练神经网络A，另外1/3的数据作为BP神经网络A的验证集；42...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇文君，陈思跃，方明，唐佳丽，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：