基于GA-BP的压缩机数据驱动建模研究
王佳文
胡晓微
天津商业大学 机械工程学院,天津300134
摘要：准确计算压缩机热力性能,对于压缩制冷热泵系统的设计和优化有重要作用,压缩机机理模型中存在经验系数的选择,这对于复杂工况下压缩机运行时模型的准确度提出挑战.应用数据驱动模型对压缩机进行建模,以压缩机进出口压力和进口温度为输入参数,以压缩机功率、输气量及出口温度为输出能数,利用压缩机机理模型、BP人工神经网络模型和GA-BP模型对压缩机性能进行预测.结果表明,数据驱动模型预测压缩机性能结果相对误差均在4％以内,GA-BP模型预测压缩机性能参数结果相对误差均在1％以内,这表明基于GA-BP的压缩机模型对压缩机性能参数有较好的预测能力.
关键词：压缩机GA算法BP神经网络数据驱动建模
分类号：TH45(气体压缩与输送机械)TP183(自动化基础理论)
资助基金：天津市自然科学基金(18JCYBJC90500)天津市技术创新引导专项基金(20YDTPJC01150)
论文发表日期：2022-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 115-120 )
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