基于神经网络的外啮合齿轮泵流量特性研宄王惜慧，于达仁，刘金福（哈尔滨工业大学能源学院458，哈尔滨150001）的影响。建立了一种齿轮泵具有气穴时的流量计算方法。

　　前言齿轮泵具有结构简单、体积小、使用寿命长等优点，作为定量泵被广泛用于液压系统中。齿轮泵的流量特征代表齿轮泵的工作性能，其理论流量与齿轮结构相关，与齿轮泵转速成正比。而实际工作中由于受到泄漏损失、充填损失以及气穴的影响，实际流量与理论流量偏差大。传统方法利用容积效率n与理论流量相乘来表征实际流量大小，这种引入容积效率计算齿轮泵实际流量的方法虽然简单，但是对未知结构齿轮泵的流量计算问题，该方法显然不是佳选择，也无法直接计算气穴对齿轮泵流量的影响。此外容积效率的选取也是凭经验和试验，没有确切计算公式，无法反映齿轮泵运行参数的影响。

　　本文利用径向基函数神经网络建立齿轮泵流量特性模型，用齿轮泵：取根据影响齿轮泵流量的物。

　　理因素。神经网络包括三层，输入层、隐层和输出层。输入层包括齿轮转速、排吸口压力差和吸油口压力三个输入量，隐层节点由计算程序根据满足均方误差的条件，自动增加径向基网的隐层神经元。输出节点只有一个，即齿轮泵流量。基函数用公的高斯函数：其中X是输入向量，Ci是第i个基函数的中心，与X具有相同的维数的向量，是第i个感知的变量，它决定了该基函数围绕中心点的宽度。对于给定的输入xn，只有一小部分靠近X的中心被激活。输入层实现从输入向量到Ri（x）的非线性映射，输出层实现从Ri（x）到Q的线性映射，即确定神经网络模型后，余下的工作是学习样本的提炼和样本参数的处理，要求样本具有代表性和明确分类，并且覆盖范围尽可能宽，这样训练后的神经网络模型更接近实际模型。样本参数的处理，即调节各个输入、输出向量，避免数值计算中出现大数吃掉小数现象，实际应用中通过调整输入向量、输出向量间的数量级使向量间的数量级接近，这样可以避免丢失影响齿轮泵流量的主要因素。

　　2算例分析仍以某一航空发动机供油系统用齿轮泵为例，研究齿轮泵神经网络模型的建立方法和意义，探讨齿轮泵在低进油口压力可能产生气穴情况下齿轮泵流量计算方法。某一型号的齿轮泵：齿轮泵神经网络模型中不带标号的曲线是利用神经网络模型计算的第三组测点的流量特征，与原始数据相比，小相对误差0.25，平均相对误差为7.6.由此可见，选用转速、压差和吸油口压力为输入的神经网络模型能够反映齿轮泵的实际流量特性，可用于齿轮泵在有气穴状态下的流量特性计算，但是对无气穴工况下的齿轮泵流量计算问题，模型精度还有待进一步提高。

　　为了说明物理因素选取对神经网络模型的影响，中包含了另外一种神经网络模型的输出，这种神经网络模型结构和上面介绍的模型结构相同，只是输入层发生了变化，由原来的转速、压差和吸油口压力变为转速、吸油口压力和排油口压力的形式。

　　不同输入层神经网络模型输出中神经网络1是以转速、压差和吸油口压力为输入层的神经网络，神经网络2是改压差输入为排油口压力输入的网络模型。由图可见，以排油口压力为输入的神经网络模型在高转速下，精度下降，因为在高转速下，压差引起的泄漏对流量影响很大。

　　齿轮泵的神经网络模型中包含齿轮泵特性的抽象描述和神经网络模型的选取以及模型参数和样本参数的处理。其中齿轮泵特性的抽象描述蕴含了影响齿轮泵流量的关键信息，决定了神经网络的结构和精度。

　　样本参数的选取对网络精度有很大影响，调整参数的数量级和选用合适的神经网络输入，可以获得较高精度的神经网络模型。

　　将所得高精度的神经网络模型作为某种型号齿轮泵的模型，可以直接应用到液压系统仿真计算和特性分析中，避免了传统算法中需要齿轮泵结构尺寸等具体参数的繁琐。笔者尝试应用该模型分析某液压系统的动态特性，获得很好的结果。

　　3结论根据影响齿轮泵流量特征的物理因素，利用实验数据作为样本培训神经网络，可以建立高精度的神经网络模型，较传统的结构模型简单、适用。在样本选（下转第36页）齿轮泵实验数据表第二组数据第三组数据第四组数据min）。利用第1节介绍的神经网络，建立该齿轮泵的神经网络模型。

　　从上述四组数据中选择范围宽和具有代表性的数据作为学习样本对神经网络培训。在此选择组、第二组和第四组数据作为样本，因为组和第二组数据联合起来，扩宽了压差和转速的范围，第四组样本作为低进口压力特例，选用这三组数据可以使培训后使神经网络具有宽的适应范围，包含了气穴对流量的影响，具有实用。

　　在培训神经网络之前，必须对参数进行调整，因为神经网络的逼近能力一方面取决于神经网络的精度，另一方面取决于输入、输出参数的数量级，为避免大数吃掉小数现象，需要调整参数，使参数数量级相差不过分悬殊。以三组培训样本为例，将转速除以1000、流量除以100、吸油压力做相应调整后训练神经网络。

　　是利用第三组数据检验神经网络模型的曲线输出。

　　+神经网络ft=3.0，巧=0.2O原始数据凡=3，0，尺=0.2控制和冲突消解，这种活动贯穿在整个产品协作设计过程中。

　　作为整个设计支持系统的核心模块，知识子系统应具有良好的包容性、可扩充性与可修改性，在人机智能集成进行产品设计时，其提供的是机器智能；在人人智能集成进行产品设计时，其提供的是协调、管理、控制和冲突消解的作用。因此，知识子系统的建立好坏直接影响整个系统的产品设计支持效果。

　　④设计应用工具子系统。这部分比较简单，它主要是由第三方公司购买各类具体的设计应用软件工具，有用于绘图、模具设计、外型设计、应力分析、数学计算、系统设计等各类用途的软件，客户端用户只需在需要使用时向服务器端发出请求就可以调用自己所需的专用软件。此种方式的用户支出费用与用户自己购买一套软件的支出费用相比，其成本就降低很多，这也是采用ASP模式的优势之一。

　　3结论基于网络的现代产品设计支持系统开发的关键问题是设计过程中的产品信息管理、专业设计DSS的开发、知识子系统的建立及各种设计应用工具的供应。

　　器端解决，而对客户端用户则没有很高的要求，从而使每位用户都能根据自身需求得到合适的专用产品设计支持系统，充分结合人机智能与人人智能来进行新产品设计，为提高中小企业的产品开发能力提供了有效支持。