佛山市肯富来通用泵有限公司

 在叶片角度固定的情况下，根据流量来预测扬程。建立一个具有“2—7—1”结构的BP网用于预测固定转速下扬程随叶片角度和流量变化的特性。输入层的两个神经元一个用于输入叶片角度，另一个神经元用于输入流量，输出层的一个神经元用于输出对应流量下的扬程。隐层中的神经元个数利用“反复试验(Trial-and-error)”方法确定(下同)。随机选取10个样本，采用前述BP算法对所建网络进行训练。网络经30000次训练后，达到误差E值为0.02要求。将训练好的神经网络用来预测叶片安放角0分别为0°、-2°、-4°时不同流量时相应的扬程值，网络预测值、试验值及它们的差值结果对比情况，见表1,从表中可以看出预测值与实测值之差小于0.078m，从而证明了肯富来水泵厂建立的人工神经元三层BP网络模型是正确的，所建网络对整条性能曲线预测结果令人相当满意。

表1：某全调节轴流泵模型试验性能参数

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