基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心泵空化故障診斷

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摘 要：為了研究離心泵空化故障診斷問題，探究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在該問題上的預(yù)測效果，通過數(shù)值仿真的方法對離心泵流場進(jìn)行模擬，采集不同狀態(tài)下流場內(nèi)各點(diǎn)壓力值及工作點(diǎn)作為輸入特征，以旋轉(zhuǎn)區(qū)域氣體體積分?jǐn)?shù)為標(biāo)簽特征，對離心泵空化狀態(tài)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。使用LSTM和一維卷積網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)序數(shù)據(jù)，并在特征提取階段添加正則化損失函數(shù)以保證網(wǎng)絡(luò)稀疏性。（剩余5567字）