CN101101609A - 基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法，是将要建立数学模型的风机的主要结构，以几何结构尺寸、叶片数量、倾角、蜗舌形状等作为基本参数，改变不同的几何参数作为变量，并制作风机实物进行测试，这样可以得出一系列的实验数据，这些数据表示了风机的各项几何参数和能效值之间的关系，使用径向基函数(RBF)神经网络工具来建立模型库；对于需要改进的风机产品，以该风机的结构类型和几何参数值运用模型库中的模型可以预估出该风机按照相应的偏移量调整后的参数制作时可以期望获得的能效值，并提出风机的结构类型和几何参数值方面的改进策略。整个方法简单易行，成本低，便于中小型企业使用。
Description
技术领域
本发明属于一种风机的设计方法，具体是一种基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法。
背景技术
为了提高我国通风机行业的工业化水平，方便用户选择使用，1979年原机械部通用局成立了通风机的标准化、通用化和系列化(简称“三化”)设计工作组，制定了通风机“三化”的总体方案。风机的“三化”设计定型使我国风机行业的设计、制造水平有了较大的提升；同时也给风机的选型和使用带来了方便。但自从风机“三化”设计定型以来，国内的离心通风机基本模型级未做大的变动，一直沿用至今。近三十年来工业的飞速发展，更特显了风机行业整体的滞后。与欧洲、美国和日本等风机研究和制造水平比较发达的国家相比，国内风机行业的整体差距还是比较大的。
从上世纪八十年代中期之后，国外的风机在高效、节能化发展的总趋势下，通过应用叶轮、扩压器、蜗壳以及密封等科技的最新成果，采用先进的工艺和设备，提高了制造精度，使风机的效率不同程度地提高了5％～10％。但由于国内通风机生产企业缺乏自主创新能力，国内现有的风机基本模型级已经不适应节能及多品种的需求。因而，需要整合和优化现有风机的基本模型级，使用先进的实用性强的检测分析系统，并在此基础上开发出新的高效率模型级，扩大风机的品种，拓宽应用范围。
2005年12月1日，国家强制标准GB 19761-2005《通风机能效限定值及节能评价值》正式制定并颁布实施，风机节能产品认证工作也已经启动。目前，通风机行业企业还没有一家通过该认证，政府采购目录中还没有将风机产品正式列入，其原因是企业缺乏相应的检测手段来分析评价影响通风机能耗指标的参数，对其产品能效指标提出改进措施。
发明内容
本发明是在分析通风机能效指标大量试验数据基础上，提供一种基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法。
本发明的技术方案如下：
(1)、首先设计制作一个风室式风机性能测试装置，用于对风机的能效进行实际测试，该测试装置能够测量出风机的轴功率，送风全压和风量等数值，通过这些数据即可以计算出风机的能效值；
(2)、确定将要建立数学模型的风机的主要结构，以几何结构尺寸、叶片数量、倾角、蜗舌形状等作为基本参数，以其中一个几何参数作为变量，其它几何参数为固定值来制造多个风机的实物，并对每个风机进行测试，得出一组实验数据；同样方式，改变不同的几何参数作为变量，并制作风机实物进行测试，这样可以得出一系列的实验数据，这些数据表示了风机的各项几何参数和能效值之间的关系，使用径向基函数(RBF)神经网络工具来建立风机能效值与结构类型、几何参数之间的数学模型，从而建立模型库；
(3)、运用计算机数据库技术和模式识别技术，在前述模型库基础上，建立能效专家分析系统，该系统软件包含有几个主要功能：
√具有模式识别功能，将径向基函数(RBF)神经网络算法包含在其中；
√具有能效值预估功能，根据模型库和神经网络算法计算出风机在不同的结构尺寸条件下的能效值；
√具有自动寻优功能，根据所输入的结构尺寸的基准值，能够在规定的偏差范围内对这些参数进行逐步的小偏移量改变，计算出一组能效值，然后根据这样的值进行判断寻优，找出最合适的结构尺寸值；
√具有自学习功能，根据寻优找到的参数所制作的风机也将拿到本系统中重新进行验证，如果测试的结果和软件计算的有所偏差，则系统可以通过自学习功能，重新对数据模型进行调整；
(4)、对于需要改进的风机产品，以该风机的结构类型和几何参数值作为基准值，对它们分别增加正、负偏移量后作为输入参数，运用模型库中的模型可以预估出该风机按照相应的偏移量调整后的参数制作时可以期望获得的能效值，能效专家分析系统从中提取出能效值有较大提高的一组数据，并提出风机的结构类型和几何参数值方面的改进策略；
(5)、通过能效专家分析系统的分析结论，对风机产品进行实际的改进，并制作样品；
(6)、对风机产品进行测试，根据测试的结果来验证能效专家分析系统的结论是否正确；
(7)、将测试的结果验证后的结论输入系统中，通过模式识别对模型库进行更新，使系统逐步完善。
本发明的优点：
1.模型的建立来自于实际产品的实测数据，针对性强，数据可信度高；
2.改进风机设计的方法是逆向设计法。即直接以能效指标作为寻优的目标，方法简单直接，效率高；
3.整个方法简单易行，成本低，便于中小型企业使用。
国际上现有流行的通风机有关设计是用流体力学数值计算软件对风机进行气动性能预估。它是一种从网格设计、流道分析等角度入手进行设计的顺向设计方法，理论性过于复杂。计算流体力学使用较多的商用软件有FLUENT、STAR CD、CFX和PHEONIX等，最流行的是FLUENT，其最新版为FLUENT6.1，它前后处理功能强大，与其他软件接口也很方便。
在数值建模、网格生产等前处理、计算稳定性以及数据的后处理等方面都有一定的先进性。但建模时要考虑模拟实际运行和边界条件的处理，所以整机前、后还需附加管道或风室；建模时很大程度上依赖于技术人员的设计经验，建模不当则前功尽弃。所以，这种方法目前只能用来预估风机气动性能。
附图说明
图1为采用模式识别方法建立模型库的流程框图。
图2为应用本方法的流程图。
具体实施方式
基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法
一、检测流程-----数学模型及能效专家分析系统的建立
1.通风机的能效值
在风机的设计和测试时，用轴效率ηa来表征通风机能效的高低：
ηa＝Pu/Pa
其中：Pa(kW)-----通风机轴功率
Pu(kW)-----通风机空气功率
上面的公式中通风机轴功率通过扭矩仪和转速测量仪直接测量得出，通风机空气功率则是通过下面的公式得出
Pu＝ptFqv/1000
ptF(Pa)-----通风机送风全压
qv(m3/h)-----通风机实测风量
通风机的风量和全压可以采用国家标准规定的风室测量装置测量得出。
2.影响通风机能效的因素
经过筛选重点和分析，影响通风机能效的因素集中在几何参数：叶片的数量、叶轮直径、叶片的倾角和蜗壳的舌状结构尺寸(仅离心风机)参数上。改变其中任何一个几何参数的数值都能够直接通风机的能效，而这几个参数正是通风机设计的关键所在。
3.首先设计制作一个风室式风机性能测试装置，用于对风机的能效进行实际测试。该测试装置能够测量出风机的轴功率，送风全压和风量等数值，通过这些既可以计算出风机的能效值。
确定将要建立数学模型的风机的主要结构，以其中一个几何参数作为变量，其它几何参数为固定值来制造多个通风机的实物，并对每个风机进行测试，得出一组实验数据。同样方式，改变不同的几何参数作为变量，并制作风机实物进行测试，这样可以得出一系列的实验数据，这些数据表示了风机的各项几何参数和能效值之间的关系。通过径向基函数(RBF)神经网络工具就可以建立通风机能效值与结构类型、几何参数之间的数学模型，从而建立模型库。
风机结构尺寸参数与能耗测试数据间存在复杂非线性关系，神经网络有很强的信息综合能力和逼近非线性函数的能力，特别适合于复杂系统和多变量系统，可被用来对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，因此在本系统中使用径.向基函数(RBF)神经网络来建立上述的非线性系统经验模型库。
二、运用计算机数据库技术和模式识别技术，在前述模型库基础上，建立能效专家分析系统，该系统软件包含有几个主要功能：
√具有模式识别功能，将径向基函数(RBF)神经网络算法包含在其中；
√具有能效值预估功能，根据模型库和神经网络算法计算出风机在不同的结构尺寸条件下的能效值；
√具有自动寻优功能，根据所输入的结构尺寸的基准值，能够在规定的偏差范围内对这些参数进行逐步的小偏移量改变，计算出一组能效值，然后根据这样的值进行判断寻优，找出最合适的结构尺寸值；
√具有自学习功能，根据寻优找到的参数所制作的风机也将拿到本系统中重新进行验证，如果测试的结果和软件计算的有所偏差，则系统可以通过自学习功能，重新对数据模型进行调整；
三、对于需要改进的风机产品，以该风机的结构类型和几何参数值作为基准值，对它们分别增加正、负偏移量后作为输入参数，运用模型库中的模型可以预估出该风机按照相应的偏移量调整后的参数制作时可以期望获得的能效值，能效专家分析系统从中提取出能效值有较大提高的一组或多组数据，这些数据包含了改进后的风机结构形式和几何参数，以及相对应的能效值，从中选出所期望的、符合要求的数据，照此修改现有的风机设计并制造出改进的产品，就可以期望达到提高该种风机能效值的目标。这是以能效指标为寻优目标的逆向数值分析过程。
四、通过能效专家分析系统的分析结论，对风机产品进行实际的改进，并制作样品；
五、对风机产品进行测试，根据测试的结果来验证能效专家分析系统的结论是否正确；
六、将测试的结果验证后的结论输入系统中，通过模式识别对模型库进行更新，使系统逐步完善。
七、能效专家分析系统主要功能：
1.变量输入：将需要评价风机的结构几何尺寸作为基准值输入。包括叶片的数量、叶轮直径、叶片的倾角和蜗壳的舌状结构尺寸。
2.输入偏移量范围：根据实际需要输入每项变量的最大偏移量，从而确定该变量的一个变化范围
3.能效专家分析系统分析：通过前面建立模型库和能效专家分析系统，能够获得多组数据集和，该集合包含了能效值和各个尺寸之间的关系。能效专家分析系统从中提取出能效值有较大提高的一组数据，并提出改进的策略。
4.产品改进：通过能效专家分析系统的分析结论，对产品进行实际的改进，并制作样品。
5.改进后的验证：对样品进行测试，根据测试的结果来验证能效专家分析系统的结论是否正确。
6.系统自学习：将验证后的结论输入系统中，系统将通过模式识别对模型库进行更新，使系统逐步完善。
Claims (2)
1、基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)、首先设计制作一个风室式风机性能测试装置，用于对风机的能效进行实际测试，该测试装置能够测量出风机的轴功率，送风全压和风量等数值，通过这些数据即可以计算出风机的能效值；
(2)、确定将要建立数学模型的风机的主要结构，以几何结构尺寸、叶片数量、倾角、蜗舌形状等作为基本参数，以其中一个几何参数作为变量，其它几何参数为固定值来制造多个风机的实物，并对每个风机进行测试，得出一组实验数据；同样方式，改变不同的几何参数作为变量，并制作风机实物进行测试，这样可以得出一系列的实验数据，这些数据表示了风机的各项几何参数和能效值之间的关系，使用径向基函数(RBF)神经网络工具来建立风机能效值与结构类型、几何参数之间的数学模型，从而建立模型库；
(3)、运用计算机数据库技术和模式识别技术，在前述模型库基础上，建立能效专家分析系统，该系统软件包含有几个主要功能：
√具有模式识别功能，将径向基函数(RBF)神经网络算法包含在其中；
√具有能效值预估功能，根据模型库和神经网络算法计算出风机在不同的结构尺寸条件下的能效值；
√具有自动寻优功能，根据所输入的结构尺寸的基准值，能够在规定的偏差范围内对这些参数进行逐步的小偏移量改变，计算出一组能效值，然后根据这样的值进行判断寻优，找出最合适的结构尺寸值；
√具有自学习功能，根据寻优找到的参数所制作的风机也将拿到本系统中重新进行验证，如果测试的结果和软件计算的有所偏差，则系统可以通过自学习功能，重新对数据模型进行调整；
(4)、对于需要改进的风机产品，以该风机的结构类型和几何参数值作为基准值，对它们分别增加正、负偏移量后作为输入参数，运用模型库中的模型可以预估出该风机按照相应的偏移量调整后的参数制作时可以期望获得的能效值，能效专家分析系统从中提取出能效值有较大提高的一组数据，并提出风机的结构类型和几何参数值方面的改进策略；
(5)、通过能效专家分析系统的分析结论，对风机产品进行实际的改进，并制作样品；
(6)、对风机产品进行测试，根据测试的结果来验证能效专家分析系统的结论是否正确；
(7)、将测试的结果验证后的结论输入系统中，通过模式识别对模型库进行更新，使系统逐步完善。
2、根据权利要求1所述的基于系统模式识别技术的通风机能效优化设计方法，其特征在于所述的几何参数是指叶片的数量、叶轮直径、叶片的倾角和蜗壳的舌状结构尺寸等。
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