流量 杨程 功率 m3/h m kw 1 空调循环泵 320 27 45 6 台 19630 117780 2 排污泵 30 22 4 2 台 3497 6994 硬管连接 合计 124774 流量 杨程 功率 口径 L/S m KW mm 1 深井泵 140m3 90 55 250 16 18000 288000 深井泵 1 20400 20400 2 循环水泵 320m3 27 45 200 6 14400 86400 3 控制柜 1 21600 21600 4 排污泵 30m3 22 5.5 100 2 3600 7200 5 控制柜 1 1440 1440 425040 流量 杨程 功率 m3/h m KW 1 空调循环泵 320 27 45 6 台 13200 79200 2 控制柜 45 1 台 51150 51150 3 深井泵 160 90 75 16 台 18700 29
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
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