鼓風(fēng)機(jī)采用不等邊元法繪制蝸殼外形。首先確定了小正方形在繪圖中心的邊長，確定了蝸殼的繪圖半徑；繪制的蝸殼外形如圖4.6所示。以小正方形邊長分別為蝸殼開口A的0.15、0.133、0.1167和0.1倍，根據(jù)公式確定鼓風(fēng)機(jī)蝸殼輪廓各部分的拉深半徑，拉深后即可建立風(fēng)機(jī)的三維模型。（4）通過鼓風(fēng)機(jī)性能試驗報告和實際運(yùn)行，引風(fēng)機(jī)改造能滿足運(yùn)行要求，節(jié)電效果明顯。風(fēng)機(jī)集塵器的設(shè)計是一種氣體葉輪導(dǎo)向裝置，鼓風(fēng)機(jī)集塵器的幾何形狀和集塵器的安裝位置對風(fēng)機(jī)的性能都有影響，影響很大。

集電極的基本類型有圓柱形、圓錐形、圓形和圓錐形。圓柱形集塵器具有較大的流量損失和將氣流導(dǎo)入葉輪的能力差，但易于處理。錐形集熱器具有較大的流量損失和將流量導(dǎo)入葉輪的能力差。鼓風(fēng)機(jī)的圓弧集塵器具有相對較小的流量損失和更好的引導(dǎo)氣流進(jìn)入葉輪的能力。但是，由case1和case2和case3計算的值之間存在一些差異。圓弧集熱器引導(dǎo)氣流進(jìn)入葉輪后，渦流面積比錐形集熱器小得多，減少了風(fēng)機(jī)內(nèi)部的流動損失。從而提高了帶圓弧集熱器的風(fēng)機(jī)的效率和全壓系數(shù)。錐弧集熱器在現(xiàn)代風(fēng)機(jī)中得到了廣泛的應(yīng)用。

針對鼓風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)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(jī)（LSSVM）和拉丁超立方體采樣（LHS）的大型離心風(fēng)機(jī)性能預(yù)測方法。以出口壓力作為衡量離心風(fēng)機(jī)性能的指標(biāo)，采用LSSVM建立離心風(fēng)機(jī)性能預(yù)測模型。采用LHS方法對離心風(fēng)機(jī)的進(jìn)口溫度、進(jìn)口壓力、進(jìn)口流量和轉(zhuǎn)速進(jìn)行了采集，并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸1化處理，用于LSSVM模型的訓(xùn)練。通過試驗數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了驗證。有效性。A風(fēng)機(jī)入口擋板開啟80%時，風(fēng)機(jī)電流為146A，B風(fēng)機(jī)入口擋板開啟80%時，風(fēng)機(jī)電流為145。結(jié)果表明，鼓風(fēng)機(jī)基于LSSVM和LHS的大型離心風(fēng)機(jī)性能預(yù)測方法能夠充分利用現(xiàn)有的風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)信息，快速、準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)機(jī)性能。離心風(fēng)機(jī)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(chǎn)具有重要意義。通風(fēng)機(jī)性能穩(wěn)定直接關(guān)系到地下設(shè)備的可靠運(yùn)行和人員的安全。鼓風(fēng)機(jī)性能預(yù)測控制和運(yùn)行優(yōu)化是建立在準(zhǔn)確的性能預(yù)測模型基礎(chǔ)上的，因此建立準(zhǔn)確的風(fēng)機(jī)性能預(yù)測模型具有十分重要的意義。

建立鼓風(fēng)機(jī)性能預(yù)測模型的主要方法有三種：

（1）應(yīng)用數(shù)學(xué)、流體力學(xué)和流場理論建立離心風(fēng)機(jī)模型，預(yù)測離心風(fēng)機(jī)的性能。

（2）實驗方法是利用先進(jìn)的測量技術(shù)，建立離心風(fēng)機(jī)在各種工況下的實驗?zāi)Ｐ汀?

（3）基于計算機(jī)技術(shù)，利用各種CFD（計算流體力學(xué)）數(shù)值模擬技術(shù)建立離心風(fēng)機(jī)性能預(yù)測模型。

鼓風(fēng)機(jī)模型訓(xùn)練完成后，將測試數(shù)據(jù)應(yīng)用到所建立的模型中，驗證模型的有效性。如果所建立的鼓風(fēng)機(jī)模型滿足建模的停止條件，則應(yīng)用該模型。如果建立的模型不能滿足建模的停止條件，則需要收集更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。本文選取RBF核函數(shù)作為LSSVM的核函數(shù)。通過網(wǎng)格搜索方法得到核參數(shù)。煤礦主通風(fēng)機(jī)采用離心風(fēng)機(jī)。本文以離心風(fēng)機(jī)為研究對象。采用LSSVM算法建立了風(fēng)機(jī)性能預(yù)測模型，驗證了該方法的有效性。鼓風(fēng)機(jī)模型培訓(xùn)和測試樣本從現(xiàn)場分布式控制系統(tǒng)中獲得。（1）本文詳細(xì)介紹了鼓風(fēng)機(jī)的數(shù)值計算過程，包括模型建立、網(wǎng)格化（預(yù)處理）、導(dǎo)入求解計算、后處理等。采用lhs法，從離心風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行區(qū)選取100組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型培訓(xùn)，選擇50組試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗證，模型培訓(xùn)的停止條件為rmse<0.05。鼓風(fēng)機(jī)利用MATLAB實現(xiàn)了上述模型。圖3顯示了具有不同訓(xùn)練樣本數(shù)的預(yù)測模型的RMSE。從圖3可以看出，隨著訓(xùn)練樣本的增加，預(yù)測模型的RMSE值不斷下降，最終趨于穩(wěn)定。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)為30時，模型滿足訓(xùn)練停止條件。當(dāng)模型滿足停止條件時，即使使用30個訓(xùn)練樣本，模型的預(yù)測值也與實際值進(jìn)行比較。由圖4可以看出，該模型能較好地預(yù)測離心風(fēng)機(jī)的出力，預(yù)測值與實際數(shù)據(jù)吻合較好。