烟台9-26风机规格尺寸

9-26风机原型机的短叶片是在长叶片的基础上在直径为320mm的圆弧方位截断，改善计划一的短叶片长度进行了多种长度的挑选，并经过数值计算得到醉优的短叶片长度是在长叶片的基础上在直径为259mm的圆弧方位打断。改善完成后按照9-26风机原型机的数值计算方法，对改善后的风机进行数值计算，能够看出通过向内延伸斜槽式离心风机的短叶片，将风机的所需扭矩由4.53N.m降低为4.33N.m，使风机的功率进步了2.3%。因此本文采用数值计算得方法，找到9-26风机内部流动损失的根源，改善风机内部的流动特性，提高风机的综合性能。能够看出在延伸短叶片后，改善计划一的风机短叶片吸力面的两个旋涡消失，叶片邻近的别离区显着的减小，但改善计划一的长叶片吸力面依然存在较大的别离区，因此风机的全体功率进步并不太显着。

增大9-26风机叶轮的旋转直径改善计划一使斜槽式离心风机的功率进步2.3%，但风机的全压值根本坚持不变，这样的改善计划并不能满足对风机全压值5000Pa的要求。在第三种方案中，蜗壳舌和叶轮之间的间隙分别减小到叶轮旋转直径的0。因此本文依据风机规划的相似原理，即在风机满足类似条件的情况下，风机的全压值与风机的转速的平方和全压的平方呈正比，依据风机的类似规划原理，在满足类似规划条件下，相应的增大风机叶轮的旋转直径，能够有用的进步风机的全压值。

稳态解常被用作瞬态分析解的初始值。9-26风机采用数值计算方法对锯齿后缘离心风机的气动噪声进行了数值研究。在数值计算过程中，采用SSTK-U湍流模型进行稳态数值计算，稳态结果作为瞬态计算的初始值。对风机的流场和噪声进行了计算、分析和研究。利用CFX商用软件对燃气轮机轮缘密封进行了稳态和瞬态数值研究。结果表明，9-26风机考虑静、动叶相互作用和静叶非定常尾迹等实际流动特性，用瞬态计算方法得到的静盘密封效率低于稳态计算得到的静盘密封效率。结果表明，9-26风机考虑静、动叶相互作用和静叶非定常尾迹等实际流动特性，用瞬态计算方法得到的静盘密封效率低于稳态计算得到的静盘密封效率。然而，瞬态计算结果更为准确。对液力变矩器的流场进行了瞬态计算，准确预测了液力变矩器内的实际流量。通过与实验数据的比较，发现误差很小，证明了瞬态计算方法对液力变矩器流场分析的正确性和有效性。9-26风机采用稳态和瞬态计算方法对离心风机进行了计算。在瞬态计算中，稳态计算结果作为瞬态计算的初始值。在瞬态计算结果稳定后，计算出设计风机的噪声值。

具体9-26风机改造方案如下。

（1）对引风机和脱硫增压风机的风量、风压和系统阻力进行了试验。测量了两台引风机在机组满负荷运行时的实际运行数据。（2）根据试验后实测数据，终确定引风机改造方案。离心风机的主要作用是保证空气供给，稀释***气体，降低煤尘浓度，对煤矿安全生产具有重要意义。在原风机电机不变的情况下，风机叶轮直径由2557 mm增加到2624 mm，叶片类型发生变化。随着风机叶轮直径的增大，壳体、叶轮、轮毂和集热器都被更换。同时，为了提高风机出口挡板的密封性，对风机出口挡板、进口挡板和执行机构进行更换，以提高风机的效率。

（3）引风机轴承冷却方式由工业水冷却改为带风机轴承冷却，降低了用水量。

9-26风机的性能保证：

（1）风量（Tb点工况，145c）：134m3/s；

（2）全压升（Tb点工况，145c）：7040pa；

（3）风机全压升效率（BMCR）：86%，风机输入轴承。这两部分的温度监测大多采用遥控设备完成温度数据的传输和监测。当然，9-26风机温度传感器也是常用的设备，可以完成机组保护和温度监测。在数值计算过程中，采用SSTK-U湍流模型进行稳态数值计算，稳态结果作为瞬态计算的初始值。当温度超过要求时，继电器将发出警告。如果此时温度变化明显，继电器内部的液体装置也会发生剧烈变化，导致指针旋转。如果指针指示的值达到负载极限，将发出警报。

因此，9-26风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。9-26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 0lt;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。9-26风机的性能保证：（1）风量（Tb点工况，145c）：134m3/s。然后将测量数据通过总线传输到DAQ数据采集系统。9-26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，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9-26风机数据进行处理，用于LSSVM模型。