排灌机械工程学报

作者：梁兴, 胡维浩, 艾鑫, 周明捷, 韩丽君, 钟方杰

单位：江西水利电力大学江西省教育厅能源低碳转化与存储重点实验室, 江西 南昌 330099

关键词：长距离输水系统,爆管,故障诊断,BP神经网络

基金：国家自然科学基金资助项目(51969017);江西省教育厅科技项目(GJJ211941者,liangxny@163com),主要从事流体机械研究

针对某并联长距离输水系统爆管故障诊断问题,设计1 815组爆管工况并利用特征线算法获得系统压力表安装处压力变化数据,并引入正态分布将典型爆管数据泛化为特征相似的18 150组爆管数据,然后与370组稳态数据合并形成5种19维的典型状态样本集.进而采用PCA法开展压力特征分析和降维分析,在计入压力降分析的基础上分别形成9维输入和18维输入等2类样本集,并利用PSO算法改进BP神经网络等方法训练获得9维输入BPNN诊断模型、9维输入PSO-BPNN诊断模型和18维输入PSO-BPNN诊断模型,最后开展模型诊断精度分析.研究表明,利用PSO算法改进后的BPNN模型诊断准确率比9-BPNN模型提高了36.27个百分点;考虑压降的18维输入PSO-BPNN诊断模型不仅准确率高于其他2类模型,且3次训练所得模型诊断误差仅为1.32%,显示了较好的稳定性;针对工程实际运行数据集,18维输入PSO-BPNN诊断模型能有效适应各种情况,诊断准确率达到100.00%,这为长距离输水系统爆管故障诊断研究提供了新的方法.

来源：2026年第4期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

查看排灌机械工程学报杂志2026年第4期