经训练得到的低效区的单位流量延拓曲面和单位力矩的延拓曲面如图2,图3所示。
图2 单位流量延拓曲面
图3 单位力矩延拓曲面
4. 5 误差曲面
通过模型自动“学习”训练所获得的数据与原始样本的数据进行对比之后,可以得到单位流量误差曲面和单位力矩误差曲面,如图4,图5所示。
图4 单位流量误差曲面
图5 单位力矩误差曲面
5 建模结果分析
从仿真结果可以看出,所建的改进BP网络模型对特性曲面的拟合效果很好。现对型号为ZZ560 的轴流转桨式水轮机单位流量的试验值与改进BP网络模型预测值之间的误差,从图2中提取两组数据加以对比,对比结果如表2所示。
表2 单位流量特性数据对比
通过调整权值和偏值,改进BP网络使网络的实际输出值与期望输出值的误差均在允许的误差范围之内。由图4及表2可见,单位流量的实验值和预测值之间的误差都在10- 3量级内。说明建模精度很高,延拓曲面拟合效果很好,能够较好地反映水轮机在不同工况点时的真实特性,可以为机组过渡过程的仿真计算提供精确的特性数据。
6 结语
用改进BP网络强大的非线性逼近功能、快速可靠的优化算法,并将其与MATLAB强大的数据矩阵的处理能力相结合,通过曲面延拓构想,对轴流转桨式水轮机高效率区的特性数据进行建模仿真,获得水轮机在低效率工况下精确的特性数据,与传统的模型试验方法相比,更加经济高效。把神经网络算法引入对水轮机的综合特性数据处理中,提高了水轮机数据处理的效率和精度,为水轮机控制系统以及机组过渡过程提供了一种新的研究方法。
参考文献:
[ 1 ] 飞思科技产品研发中心. MATLAB6. 5辅助神经网络分析与设计[M ]. 北京:电子工业出版社, 2004.
[ 2 ] 李国勇. 智能控制及其MATLAB 实现[M ]. 北京:电子工业出版社, 2006.
[ 3 ] 张蓉生,刘志鹏,屈波. 水轮机模型特性图计算机辅助数据采集及模拟与运转特性曲线的生成[ J ]. 机械工程学报, 2006, 42 ( 4) :222 - 226.
[ 4 ] 李德忠,刘彦. MATLAB 在水轮机综合特性曲线处理中的应用[ J ]. 计算机应用与软件, 2007, 24 (5) : 114 - 115.
[ 5 ] 黄贤荣,刘德有. 利用径向基函数神经网络处理水轮机综合特性曲线[ J ]. 水力发电学报, 2007, 26 (1) : 115 - 118.
[ 6 ] 余波,姜雪辉,张春辉,等. 水轮机综合特性的可视化建模[ J ].中国农村水利水电, 2006, (04) : 96 - 98.
[ 7 ] 梁雄高,刘长陆,俞建峰,等. 基于VB与MATLAB的水轮机运转特性曲线绘制的研究[ J ]. 水力发电, 2007, 33 (9) : 44 - 46.
[ 8 ] 王淑青,李朝晖. 基于自适应模糊神经网络的水轮机特性辨识研究[ J ]. 武汉大学学报(工学版) , 2006, 39 (2) : 24 - 27.
[ 9 ] 李际军,方顾. 基于型值点拟合的非均匀有理B样条曲线曲面延拓算法[ J ]. 计算机集成制造系统, 2007, 13 (8) : 1597 - 1602.
作者简介:谭剑波,男,硕士研究生,主要从事水利水电动力工程方面的研究。
