因此，除尘风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。除尘风机在实验的初始阶段，收集的数据不应超过总实验数据的25%。假设收集的总数据n=10天（d为输入变量的维数），初始实验中收集的实验数据n 0应满足n 0<0.25n=2.5d的要求，因此本文采用n 0=0。实验初期采用25N作为实验数据。数据采集的硬件实现方案如图1所示。首先，用传感器测量被测通风机的入口压力、温度、流量和转速。然后将测量数据通过总线传输到DAQ数据采集系统。除尘风机的DAQ数据采集系统通过I/O设备将数据打包到上位机中。由于变量之间的维数差异，采集到的数据没有直接应用于模型训练，因此有必要对数据进行规范化，即将无量纲数据转换为无量纲数据，并将采集到的数据映射到[0，1]的范围内，以提高模型的收敛速度和精度。模型。模型训练和模型验证离心风机性能预测模型的训练结构如图2所示。该结构可分为两部分：数据采集与处理和模型训练。前者主要完成实验数据的采集和处理，后者实现了性能预测模型的建立和验证。首先，湿式除尘风机，采用LHS方法采集离心风机的实验数据（入口温度、压力、流量和风机转速），并对除尘风机数据进行处理，用于LSSVM模型。

本文主要完成设计除尘风机的稳态和瞬态数值计算，在瞬态数值计算结果稳定后，采用FW-H模型计算设计风机的气动噪声值。根据数值计算结果，得出以下结论：

（1）通过比较设计风机样机和斜槽离心风机样机的数值计算结果，可以看出在设计流量条件下重新设计的离心机，防爆除尘风机，风机的总压值高于E设计目标，效率68%，效率比样机高19.9%，总压值由4626pa提高到5257pa，均满足合作单位的性能要求。

（2）通过观察原型风机和斜槽风机叶片通道的流线图，可以看出设计风机的长、短叶片吸力面分离较弱，但没有强涡流区。与样机的内部流程相比，该流程有了很大的改进，效率也有了很大的提高。

（3）根据计算出除尘风机的噪声频谱，可以看出设计风机的声压在1100Hz时有一个峰值，声压值为58dB。在远场噪声计算中，随着受流点到叶轮中心距离的增加，风机噪声值呈下降趋势。

从误差曲线可以看出，除尘风机计算值与原测量值之间的误差小于小流量条件下的误差。全压计算的误差为8.1%，效率计算的误差为3.6%，误差较小。因此，所采用的数值计算方法更为准确，可用于风机的改进和设计。为了研究斜槽风机内部的压力分布和速度分布，泰安除尘风机，分析斜槽风机在不同工况下的内部流动，找出了3.4段斜槽风机效率急剧下降和设计工况效率低下的原因。横截面是在叶轮出口宽度处创建的，该宽度垂直于叶轮旋转轴，等于叶轮出口宽度。由于叶轮转动，除尘风机叶轮进口产生较大的负压值，使空气从集尘器进入叶轮。在叶轮中，由于叶轮的转动和叶片对气体的作用，叶轮内部沿径向由内向外移动，总压值逐渐增大。总压在叶轮出口外缘和叶片压力面上。由此可见，由于叶轮旋转的离心力，锅炉除尘风机，沿除尘风机叶轮的径向，叶轮内的速度由内向外逐渐增大。通过截取叶轮出口的圆形截面，观察截面上的径向速度值，可以观察到离心风机普遍存在的尾流结构。除尘风机叶片压力面附近的径向速度值较大，形成射流区；叶片吸力面附近的径向速度值较小，形成尾迹区。

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