张长伟，蒋淑霞，隆 波，刘 文，刘梦安

（1.中南林业科技大学 机电工程学院, 长沙410004；2.湖南联诚轨道装备有限公司, 湖南 株洲412000）

离心风机是一种使用广泛的流体机械，其主要问题是噪声大，离心风机噪声已严重影响人们生活舒适性[1]。随着人们对生活舒适度要求的提高以及环保意识的增强，噪声也成为人们购买离心风机的一个重要参考因素[2]。为实现风机降噪化设计，缩短设计制造周期，节约开发成本，风机厂在生产风机前对风机噪声的预估是必不可少的。

目前关于离心风机噪声预测的方法较多。Kishokanna 等[3]采用计算流体力学计算了风机内部的非定常流场，然后用于FW-H 解算器预测噪声水平。李哲弘[4]通过研究叶片尾缘脱落与前向多叶离心通风机噪声的联系，提出了一种适用于前向多叶离心通风机的噪声预测公式。Wang等[5]应用高斯回归分析预测风机噪声，结果表明其预测模型易受输入变量间线性关系的影响。刘梦安等[6]提出一种离心风机匹配选型方法，通过匹配数据库里相似风机确定风机噪声。随着智能时代的到来以及神经网络的兴起，部分学者对采用神经网络预测噪声展开了研究，朱小辉[7]通过结合回归分析与集成学习的决策树算法进行了风机噪声的预测，实验表明改进后的模型能较好预测风机噪声。姚景瑜[8]通过反向传播(Back Propagation，BP)神经网络和数值模拟相结合的方法进行风机噪声预测，并将模型应用于风机的实际测试中，效果良好，但是单一BP 神经网络不稳定。……