[发明专利]基于高斯过程回归的离心泵外特性预测方法

说明书

基于高斯过程回归的离心泵外特性预测方法，属于离心泵外特性预测技术领域。它包括以下步骤：1)数据采集；2)数据处理：对所记录的数据进行分析，经过归一化处理，获得模型的输入数据；3)离心泵外特性预测模型的建立；4)评估监测模型结果。本发明通过将离心泵的运行数据处理和高斯过程回归模型两者结合预测离心泵的外特性，能够进行现有离心泵运行数据的分析和在不进行离心泵外特性实验的条件下对离心泵外特性进行预测；同时高斯过程回归模型提供的方差不确定性为模型预测的准确性提供了帮助，适用于工况变化较大的情况下；本发明对离心泵启动区间的数据进行了剔除，使得其预测更为精准，同时模型受到扰动的风险较小。

技术领域

本发明属于离心泵外特性预测方法技术领域，具体涉及基于高斯过程回归的离心泵外特性预测方法。

背景技术

离心泵的外特性反映的是离心泵工作时的工作特性，反映了离心泵运行时的整体工作性能，离心泵的外特性包括其扬程、效率、功率，其中通过外特性曲线表示离心泵在不同工况下的运行状况。离心泵在工作时，由于受到外部工作环境的影响，其工作状态会发生变化，同时由于离心泵工作时存在泄漏、回流、二次流等情况，所以很难精确预测离心泵外特性。

另外离心泵的工作环境多变，离心泵很多时候处于恶劣的工况下，同时离心泵外特性曲线的效率—流量曲线容易存在驼峰区，这也为离心泵的外特性预测增大了困难。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外特性相对费时费力。

当使用离心泵的相关机理预测其外特性，如泵的相似定律，预测不同转速的外特性，但是当转速变化较大时，其预测的准确性会大大降低，同时在同一转速下的预测，由于泵运行过程中产生的气蚀也会降低其预测精度。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种将离心泵的运行数据处理与高斯过程回归模型结合，进行现有离心泵运行数据的分析及在不进行离心泵外特性实验的条件下对离心泵外特性进行预测的方法，预测更为精准，同时模型受到扰动的风险较小。

本发明提供如下技术方案：基于高斯过程回归的离心泵外特性预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

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，调节出口阀使出口压力表示数稳定在预设数值，此阀门开度为初始阀门开度，在预设频率下，调节出口阀门开度，直到出口阀门开度调至最大，依次记录出口阀口开度、进口压力、出口压力、泵出口流量，同时得出所对应的离心泵外特性；

2)数据处理：对所记录的离心泵外特性实验数据，以及基于实验数据所获得的外特性进行分析，经过归一化处理，获得模型的输入数据；

3)离心泵外特性预测模型的建立：在步骤2)数据处理后的实验数据中，各组归一化处理后的离心泵的进口压力、出口压力、出口流量、出口阀门开度作为输入特征，归一化处理后的离心泵的扬程，效率，功率作为输出特征，将输入特征和输出特征导入到训练模型中，在建立高斯过程回归模型时，选取径向基核函数作为协方差函数，高斯过程回归中超参数的估计使用极大似然估计，使模型预测精度更高，然后通过建立的高斯过程回归模型对离心泵外特性实验数据进行训练和模拟，进行预测模型的搭建，最后获得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，基于高斯过程回归模型建立预测模型的公式为：

y～N(μ(X),K(X,X))

其中y表示训练数据中输出的离心泵外特性数据；

X表示训练数据中离心泵外特性试验的测量数据；