基于自适应神经模糊推理系统的离心式压缩机建模

【摘要】离心式压缩机被广泛地使用于制冷工业、石油化学工业、冶金工业、动力工业、天然气输送等工业部门,在国民经济各部门占有重要的地位,是油田注气、合成氨、尿素合成、烧结风机、内燃机增压等领域中至关重要的核心设备。其运行性能的好坏与实践生产关系十分密切,因此需要根据该离心式压缩机工作中的实际运行机组情况来评价其性能曲线,建立其性能模型。传统对压缩机的建模大多为依靠经验公式的建模或为讨论复杂的流体力学进行机理建模,但离心式压缩机的性能影响因素众多,依靠传统方法建立模型往往精度不够,所以应该采用新的方法对离心式压缩机建立性能模型。本文研究对象为宁夏石化公司化肥一部的离心式二氧化碳压缩机。通过对离心式压缩机原理和对每一个特性变量的分析,结合现场大量实测数据,应用ANFIS(自适应神经模糊推理)方法建立压缩机动态数学模型,并将其应用于预测压缩机运行参数中,分析了压缩机动态运行过程特性。通过对离心式压缩机数学模型的仿真分析,在系统稳定运行下整定控制器参数,为实际的控制器提供参数整定的依据。由仿真结果得到的基于ANFIS的离心式压缩机性能模型能够更精准地反应出离心式压缩机实际运行状况,从结果来看,本文的数学模型有较好的学习、映射、预测能力,所以本研究方法有一定参考价值。
【作者】孙川川；
【导师】刘大铭；朱鸿波；
【作者基本信息】宁夏大学，电子与通信工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】离心式压缩机；建模；模糊控制；神经网络；自适应神经模糊推理系统(ANFIS)；仿真；

【参考文献】
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