本文選題：泵 + 振動　； 參考：《農業工程學報》2017年11期

【摘要】：泵站管道振動響應信號實測比較困難,為實現利用較少機組數據預測管道振動狀況,提出基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)的支持向量機(support vector machine,SVM)預測方法。利用粒子群全局跟蹤搜索算法優化SVM核函數和懲罰因子,弱化SVM參數優化不足導致預測精度低的問題。以景電梯級二期3泵站2號管道為研究對象,基于機組和管道的振動實測數據,首先利用頻譜分析和數理統計方法確定管道振動的振源貢獻率,并計算機組和管道振動相關系數,確定機組和管道之間的強耦合關系。然后建立泵站管道振動的PSO-SVM預測模型,選取機組不同時段振動實測數據作為輸入因子,相應時段管道振動數據作為輸出因子進行訓練和振動預測,并將管道振動預測結果與BP神經網絡預測結果進行對比。與BP網絡神經預測結果相比,該方法預測結果與實測值吻合度高,其平均相對誤差最大為6.8%,根均方誤差最大為0.261,預測精度更高。能夠有效實現管道的振動響應預測,從而達到管道實時在線安全運行監測的目的。
[Abstract]:It is difficult to measure the vibration response signal of pumping station pipeline. In order to use less data to predict pipeline vibration, a prediction method of support vector machine (SVM) based on particle swarm optimization (PSO) is proposed. The particle swarm optimization algorithm is used to optimize the SVM kernel function and penalty factor, and to weaken the problem of low prediction precision caused by the insufficient optimization of SVM parameters. Based on the measured vibration data of the unit and pipeline, the contribution rate of pipeline vibration source is determined by spectrum analysis and mathematical statistics method. The strong coupling relationship between the unit and the pipeline is determined by the correlation coefficient between the computer group and the pipeline vibration. Then the PSO-SVM prediction model of pipeline vibration in pumping station is established. The measured vibration data of unit in different periods are selected as input factors, and pipeline vibration data in corresponding period are used as output factors for training and vibration prediction. The prediction results of pipeline vibration are compared with those of BP neural network. Compared with the BP neural network prediction results, the prediction results of this method are in good agreement with the measured values. The average relative error is 6.8. the root mean square error is 0.261, and the prediction accuracy is higher. It can effectively realize the prediction of pipeline vibration response and achieve the purpose of real-time on-line safe operation monitoring.
【作者單位】： 華北水利水電大學水利學院;
【基金】：國家自然科學基金(51679091) 華北水利水電大學研究生教育創新計劃基金(YK2015-02)
【分類號】：TP18;TV675

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1975857