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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：一种基于改进麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络离心泵无传感预测方法，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n和阀门开度V下的离心泵流量Q、扬程H、电机轴功率P试验样本数据；步骤2.通过混合策略改进麻雀搜索算法；步骤3.使用改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的初始权值和阈值进行优化，建立改进麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络预测模型；步骤4.将训练好的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。本发明在无流量和压力传感器的条件下对泵的流量和压力参数进行准确预测，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。
主权项：1.一种基于改进麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络离心泵无传感预测方法，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n和阀门开度V下的离心泵流量Q、扬程H、电机轴功率P试验样本数据；步骤2.通过混合策略改进麻雀搜索算法；步骤3.使用改进麻雀搜索算法对反向传播神经网络的初始权值和阈值进行优化，建立改进麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络预测模型；步骤4.将训练好的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。
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权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于改进麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络离心泵无传感预测方法
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