棗莊排塵離心風機歡迎來電,冠熙風機綜合實力強

風機作為各行各業的配套產品，廣泛應用于地鐵通風、礦冶通風、樓宇換氣通風，空調設備等。然而，風機作為工業生產中主要的能源消耗設備及噪聲來源之一，其科技含量的提升和加工制造工藝的創新與優化對節約資源和環境保護有著重要的意義。據統計，風機的電能消耗約占全國發電量的8～10%，因此提高風機的效率和運行效率是十分必要的。為了了解三維流場結構對氣動噪聲的影響，在氣動噪聲預測中，采用條帶理論方法確定葉片表面的氣動參數。

排塵離心風機廣泛應用于鋼鐵、水泥、化工等特種行業。其結構特點是葉輪的寬徑比小、內外徑比小、由長短葉片間隔且均勻分布，性能特點是壓力系數高、流量系數小，因此通常應用于高壓小流量的場合，但由于葉輪葉道較長，導致其內部流動損失較大，通常效率較低。并且由于其葉片結構復雜，加工困難，加工成本較高，經濟效益差，所以很多風機企業放棄了批量生產的計劃，甚至不生產，造成了市場貨源短缺，因此進一步的研究如何提高排塵離心風機效率，改善其加工工藝具有十分重要的意義。針對排塵離心風機機存在的以上問題，提出了“XQ斜槽式離心風機流場關鍵部件改進設計研究”的課題。本課題與某風機企業合作，對此型號風機結構進行改進設計，提高其性能。能夠看出在延伸短葉片后，改善計劃一的風機短葉片吸力面的兩個旋渦消失，葉片鄰近的別離區顯著的減小，但改善計劃一的長葉片吸力面依然存在較大的別離區，因此風機的全體功率進步并不太顯著。該課題的成功進行不僅會提高風機的效率，降低能源消耗，還會將風機的科學設計理念帶入企業，改善現在中、小、微風機企業粗放型生產的現狀。

通過實驗和數值模擬研究了排塵離心風機的流場，這是研究離心風機內部流動的兩種主要方法。實驗方法可以得到詳細而準確的結果，但實驗成本高，周期長。隨著計算機技術和計算流體力學（CFD）的發展，數值方法在渦輪內部流動模擬中得到了廣泛的應用。采用數值方法設計了離心風機的子午線廓線。以排塵離心風機為例，進行了數值計算。結果表明，采用數值計算方法可以簡單、準確地得到給定子午線分布的葉輪子午線輪廓。提高風機的設計效率，具有良好的工程實用價值。提出了一種現代離心風機的設計方法，即數值計算法。離心風機分為三部分，分別計算。迭代法考慮了這三個部分之間的相互作用。研究表明，上述數值計算方法可為風機的改進設計提供良好的依據。改進后的排塵離心風機效率提高，噪聲降低。因此本文依據風機規劃的相似原理，即在風機滿足類似條件的情況下，風機的全壓值與風機的轉速的平方和全壓的平方呈正比，依據風機的類似規劃原理，在滿足類似規劃條件下，相應的增大風機葉輪的旋轉直徑，能夠有用的進步風機的全壓值。研究了風機葉片安裝的不均勻性。結果表明，數值計算方法可以定性地計算出風機的噪聲值，但由于計算值與實驗值之間存在較大誤差，無法替代噪聲的實驗研究。采用不等距離安裝葉片的方法可以有效地降低風機的峰值噪聲。

針對排塵離心風機歷史運行數據使用不足、建模周期長的問題，提出了一種基于較小二乘支持向量機（LSSVM）和拉丁超立方體采樣（LHS）的大型離心風機性能預測方法。以出口壓力作為衡量離心風機性能的指標，采用LSSVM建立離心風機性能預測模型。采用LHS方法對離心風機的進口溫度、進口壓力、進口流量和轉速進行了采集，并對采集的數據進行了歸1化處理，用于LSSVM模型的訓練。通過試驗數據對模型進行了驗證。有效性。結果表明，排塵離心風機基于LSSVM和LHS的大型離心風機性能預測方法能夠充分利用現有的風機數據信息，快速、準確地預測風機性能。離心風機的主要作用是保證空氣供給，稀釋有害氣體，降低煤塵濃度，對煤礦安全生產具有重要意義。當離心風機葉輪的轉速與電機相同時，大型風機可以通過聯軸器將風機葉輪與電機直接聯接，稱為D傳動。通風機性能穩定直接關系到地下設備的可靠運行和人員的安全。排塵離心風機性能預測控制和運行優化是建立在準確的性能預測模型基礎上的，因此建立準確的風機性能預測模型具有十分重要的意義。

建立排塵離心風機性能預測模型的主要方法有三種：

（1）應用數學、流體力學和流場理論建立離心風機模型，預測離心風機的性能。

（2）實驗方法是利用先進的測量技術，建立離心風機在各種工況下的實驗模型。

（3）基于計算機技術，利用各種CFD（計算流體力學）數值模擬技術建立離心風機性能預測模型。

因此，排塵離心風機選擇了LHS方法對離心風機的實驗數據進行采集。排塵離心風機在實驗的初始階段，收集的數據不應超過總實驗數據的25%。假設收集的總數據n=10天（d為輸入變量的維數），初始實驗中收集的實驗數據n 0應滿足n 0<0.25n=2.5d的要求，因此本文采用n 0=0。實驗初期采用25N作為實驗數據。數據采集的硬件實現方案如圖1所示。首先，用傳感器測量被測通風機的入口壓力、溫度、流量和轉速。針對這一問題，本文采用混合網格對排塵離心風機進行網格劃分，即結構化網格與非結構化網格相結合的方法。然后將測量數據通過總線傳輸到DAQ數據采集系統。排塵離心風機的DAQ數據采集系統通過I/O設備將數據打包到上位機中。由于變量之間的維數差異，采集到的數據沒有直接應用于模型訓練，因此有必要對數據進行規范化，即將無量綱數據轉換為無量綱數據，并將采集到的數據映射到[0,1]的范圍內，以提高模型的收斂速度和精度。模型。模型訓練和模型驗證離心風機性能預測模型的訓練結構如圖2所示。該結構可分為兩部分：數據采集與處理和模型訓練。前者主要完成實驗數據的采集和處理，后者實現了性能預測模型的建立和驗證。首先，采用LHS方法采集離心風機的實驗數據（入口溫度、壓力、流量和風機轉速），并對排塵離心風機數據進行處理，用于LSSVM模型。