噪声与振动控制 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (2): 73-78.

• 振动理论与数值解法 • 上一篇    下一篇

基于PCA-IPSO-INN的离心风机噪声预测

张长伟1,蒋淑霞1,隆波1,刘文1,刘梦安2   

  1. (1. 中南林业科技大学机电工程学院, 长沙410004;2. 湖南联诚轨道装备有限公司, 湖南株洲412000)
  • 收稿日期:2021-03-11 修回日期:2021-06-25 出版日期:2022-04-18 发布日期:2022-04-18

Noise Prediction of Centrifugal Fans Based on PCA-IPSO-INN

  • Received:2021-03-11 Revised:2021-06-25 Online:2022-04-18 Published:2022-04-18

摘要: 因离心风机噪声超限造成返厂,会影响用户体验,同时增加制造成本,故提出一种新的分析方法,旨在生产前对离心风机噪声进行智能预测。首先基于相关性分析和主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对风机15 个性能和几何参数进行降维处理,然后提出一种具有非线性惯性权重的粒子群算法,并用于优化反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的初始权值和阈值,最后寻找最佳隐层,确定BP神经网络4×8×1 的结构,从而简化网络结构,提高收敛速度和预测精度。经实验验证,该方法较其他方法预测精度更高,平均误差仅为0.76 %,且在生产企业得到很好应用,在工程实践中具有实际意义。

关键词: 声学, 离心风机, 主成分分析, 改进粒子群算法, 噪声预测, 改进神经网络