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

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：

2.如权利要求1所述的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，所述步骤1中，在实验室条件下，开展离心泵特性试验，借助离心泵水力性能测试系统获取不同转速n和阀门开度v下的离心泵流量q、扬程h、电机轴功率p，整理测试数据，绘制不同转速下的离心泵流量–扬程曲线和流量–功率曲线。

3.如权利要求1或2所述的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，所述步骤2的过程如下：

4.如权利要求1或2所述的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，所述步骤3的过程如下：

5.如权利要求1或2所述的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，所述步骤4中，通过步骤3最终确定离心泵在不同的功率特性下所选用的神经网络预测模型，将该训练好的神经网络预测模型，植入到离心泵控制器中，控制器是标准的可编程逻辑控制器plc，采集变频器中的电机频率、电机轴功率和阀门开度的电信号，转换为电机频率、电机轴功率和阀门开度实数值，利用公式(8)计算电机转速；利用hssa-bpnn预测模型，实现当前状态下流量值和扬程值的预测，实现设备性能的准确预测和设备运行状态的智能监测与诊断；