【摘 要】
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目前供水管网系统中的水泵机组存在用水规模大、过压供水的情况,为解决供水管网系统电量消耗大的问题,提出一种基于正则化RBF神经网络和粒子群算法的水泵压力控制策略。首先,
【机 构】
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中国民航大学通航学院,中国民航大学电子信息与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1733119),国家自然科学基金项目(U1333111),中央高校基本科研业务费项目(3122017018,3122015D008),中国民航大学专项资助(3122017015)
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目前供水管网系统中的水泵机组存在用水规模大、过压供水的情况,为解决供水管网系统电量消耗大的问题,提出一种基于正则化RBF神经网络和粒子群算法的水泵压力控制策略。首先,通过供水管网结构分析寻找各区域最不利出水点;然后,利用历史数据训练正则化RBF神经网络使其具备水力模型辨识能力,并通过粒子群算法对神经网络学习过程进行优化,提高学习效率;最后根据当前压力输入输出样本集进行水泵压力自校正控制,实现水泵压力的智能控制。经过验证,该系统可以实现在满足供水管网用水需求的前提下,降低水泵压力,消除过压供水,有效地节约能
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