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離心泵，廣泛應(yīng)用于各種不同領(lǐng)域的流體設(shè)備之一。無論是污水處理、凈水系統(tǒng)還是區(qū)域能源、供暖系統(tǒng)都是離心泵的“攻略地”。緊隨社會的發(fā)展，離心泵的應(yīng)用面正在不斷擴(kuò)張，市場規(guī)模也在不斷加大，轉(zhuǎn)型升級成了行業(yè)發(fā)展的主旋律。
當(dāng)前，整個社會都在朝著數(shù)字化的方向“轉(zhuǎn)型升級”，誰也不想“屈居人后”，離心泵也就逐步開啟了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的攻堅(jiān)之路。而目前，“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo)也已高懸，節(jié)能減排路線也已強(qiáng)勢并進(jìn)行業(yè)發(fā)展。數(shù)智化+節(jié)能減排“雙目標(biāo)”已率先提出，離心泵設(shè)備如何跟進(jìn)？
2022視環(huán)會-秋季展的流體低碳智能技術(shù)高峰論壇（點(diǎn)擊文字回顧）上，工學(xué)博士、中國計(jì)量大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師 吳登昊已經(jīng)分享了他的“改良”研究。
吳登昊（點(diǎn)擊上圖回顧）
現(xiàn)下，離心泵設(shè)備升級所面臨的問題主要集中在：①總體能耗高(離心泵運(yùn)行能耗占全球用電量的15%)；②依托智能傳感技術(shù)的離心泵傳感器成本高、故障率高、安裝不便；③無傳感的智能控制方法精度不高、預(yù)測誤差較大。
吳登昊指出，積極開展無傳感智能控制技術(shù)的研究有望通過離心泵運(yùn)行工礦與系統(tǒng)所需工礦的自動匹配，降低能耗、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排；通過基于功率與轉(zhuǎn)速的數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)無傳感控控制；通過引入雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，提升控制精度。
以變頻離心泵為研究對象，在離心泵無傳感預(yù)測模型方面，吳登昊研究團(tuán)隊(duì)從損失較大的變頻器、繞組、電磁及風(fēng)摩出發(fā)，確定了離心泵機(jī)組損失模型，并引入雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進(jìn)一步建立了離心泵性能預(yù)測模型，奠定了后期工作基礎(chǔ)。
而后，團(tuán)隊(duì)借助離心泵閉式試驗(yàn)臺開展預(yù)測模型的驗(yàn)證，不同的測試樣本及頻率下，結(jié)果均具有較好的一致性。 綜合來看，BRBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型表現(xiàn)如下↓
以集中供熱系統(tǒng)為研究對象，吳登昊還分享了離心泵的智能控制模型，通過不斷的實(shí)踐，模型優(yōu)化后能夠達(dá)到智能控制效果，顯著降低了離心泵系統(tǒng)的能耗。該模型經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用后與常規(guī)控制方法對比發(fā)現(xiàn)，其能耗節(jié)約水平大致在14%左右，溫度偏差降低近20%。
基于以上研究，吳登昊還總結(jié)了三點(diǎn)內(nèi)容：
一是，目前針對無傳感運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測及算法的方面，模型還未能在存有磨損老化的狀態(tài)下進(jìn)行及時(shí)更新，如何根據(jù)機(jī)組實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)做到模型的動態(tài)更新值得進(jìn)一步研究；
二是，基于多樣化的離心泵應(yīng)用，提出一種普適性的控制策略值得深入思考；
三是，智能化是傳統(tǒng)機(jī)電設(shè)備未來的不變趨勢，在數(shù)字化進(jìn)程中，數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通是基礎(chǔ)，未來如何加快數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通也將是離心泵更加智能化的重要破題點(diǎn)。
