控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2012年
9期
1205-1210
,共6页
褚菲%王福利%王小刚%张淑宁
褚菲%王福利%王小剛%張淑寧
저비%왕복리%왕소강%장숙저
离心压缩机%性能预测%混合模型%径向基函数神经网络%非线性%能量损失机理
離心壓縮機%性能預測%混閤模型%徑嚮基函數神經網絡%非線性%能量損失機理
리심압축궤%성능예측%혼합모형%경향기함수신경망락%비선성%능량손실궤리
大型离心压缩机作为多影响因素和强非线性的复杂系统,其性能的准确预测难以实现.针对这一问题,结合径向基函数(RBF)神经网络,本文建立了多级离心压缩机性能预测的混合模型.首先基于热力学第一定律和压缩机能量损失机理建立了多级离心压缩机性能预测的机理模型.该模型无需任何实验确定的性能曲线,完全由压缩机的几何结构参数预测出压缩机在设计工况和非设计工况下的性能.然后利用RBF神经网络修正机理模型的误差,并通过对RBF神经网络的不断更新,进一步提高了模型的预测精度和适用性.将所建立的混合模型应用于实际的离心压缩机,结果表明该方法具有良好的预测性能.
大型離心壓縮機作為多影響因素和彊非線性的複雜繫統,其性能的準確預測難以實現.針對這一問題,結閤徑嚮基函數(RBF)神經網絡,本文建立瞭多級離心壓縮機性能預測的混閤模型.首先基于熱力學第一定律和壓縮機能量損失機理建立瞭多級離心壓縮機性能預測的機理模型.該模型無需任何實驗確定的性能麯線,完全由壓縮機的幾何結構參數預測齣壓縮機在設計工況和非設計工況下的性能.然後利用RBF神經網絡脩正機理模型的誤差,併通過對RBF神經網絡的不斷更新,進一步提高瞭模型的預測精度和適用性.將所建立的混閤模型應用于實際的離心壓縮機,結果錶明該方法具有良好的預測性能.
대형리심압축궤작위다영향인소화강비선성적복잡계통,기성능적준학예측난이실현.침대저일문제,결합경향기함수(RBF)신경망락,본문건립료다급리심압축궤성능예측적혼합모형.수선기우열역학제일정률화압축궤능량손실궤리건립료다급리심압축궤성능예측적궤리모형.해모형무수임하실험학정적성능곡선,완전유압축궤적궤하결구삼수예측출압축궤재설계공황화비설계공황하적성능.연후이용RBF신경망락수정궤리모형적오차,병통과대RBF신경망락적불단경신,진일보제고료모형적예측정도화괄용성.장소건립적혼합모형응용우실제적리심압축궤,결과표명해방법구유량호적예측성능.
