摘要：针对由轴流泵内部流动复杂性导致的性能曲线难易获取的问题,致力于经济、可靠的获取其基本性能曲线和预测其基本性能,以期产生缩短设计和制造周期、降低技术改造费用等巨大的经济效益和社会效益。采用小波神经网络方法建立了轴流泵性能预测的数学模型,通过2个模型训练考查了其适应性、收敛性和精度,说明了其相对BP神经网络具有网络收敛速度大幅加快（由95缩短到15 s）和精度大幅提高（期望误差由2.0×10-2减小到6.5×10-4）的优点,经泵站工程改造过程中预测数据和实测数据的对比分析（扬程误差率均小于1.2%,效率误差率均小于1.5%）,充分证明了小波神经网络预测模型的稳定性和实用性,据此获得的轴流泵基本性能曲线和实现的性能预测是经济的、可靠的。该研究可为轴流泵的设计、制造和技术改造提供参考。

关键词：泵 神经网络 模型 轴流泵 性能曲线 

单位：华北水利水电大学电力学院; 郑州450045; 西安理工大学水利水电学院; 西安710048; 河海大学能源与电气学院; 南京211100