工业通用技术及设备论文_机器学习方法的CO_2并

来源：环境昆虫学报 【在线投稿】栏目：期刊导读时间：2021-10-18

作者:网站采编
关键词:
摘要：文章摘要:为研究一种高效的跨临界CO 2 并行压缩系统的控制方法，本文借助GT-SUITE仿真软件，建立了跨临界CO 2 并行压缩系统的动态仿真模型，基于仿真得到的系统性能数据集，建立并对

文章摘要:为研究一种高效的跨临界CO₂并行压缩系统的控制方法，本文借助GT-SUITE仿真软件，建立了跨临界CO₂并行压缩系统的动态仿真模型，基于仿真得到的系统性能数据集，建立并对比了二阶多项式模型和神经网络模型的系统性能预测模型，并基于神经网络模型开发了跨临界CO₂并行压缩系统的模型预测控制器，研究控制器对系统控制稳定性、高效性、实时控制的性能。结果表明：在模型预测控制器作用下，不同制冷工况在150 s内系统能达到稳定运行状态；对比定值控制，采用模型预测控制的系统性能最大提升13.3%；仿真验证了提出的模型预测控制策略对于CO₂并行压缩系统实时控制性能优化的可行性，在给定工况下相比对定值控制整体提升性能7.3%。