基于迁移学习的离心式水泵扬程性能预测
杨鑫宇
吕政
赵珺
王伟
大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连116024
摘要：离心式水泵作为工业领域常见的抽水机械,一直有着广泛的应用.然而在其性能指标预测过程中,理论模型难以达到高精度要求,而机器学习模型难以应用于多工况环境.本文提出了一个最小二乘归纳式迁移学习(LSITL)方法,该方法利用离心式水泵扬程性能曲线特征,通过最小二乘方式提取迁移知识,并利用归纳法建立多工况下的迁移模型,再通过最小二乘支持向量机(LSSVM)方法的反向求解实现对离心式水泵的性能预测.本文通过与机理建模方法和传统机器学习方法的对比,表明了本文中方法具有准确性高,适用范围广的优势,可以实际应用到离心式水泵性能指标的预测当中.
关键词：离心式水泵迁移学习神经网络预测最小二乘归纳式迁移学习
资助基金：国家重点研发计划(2017YFA0700300)国家自然科学基金(61522304)国家自然科学基金(61533005)国家自然科学基金(61703070)
论文发表日期：2021-05-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 615-622 )
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