基于粒子滤波算法的涡旋压缩机性能预测研究

摘要：

为了准确预测涡旋压缩机热力性能,提出一种基于粒子滤波算法的性能预测方法,首先建立了压缩腔内气体压力、温度以及质量随主轴转角的变化的数学模型,基于数学模型建立其压力与温度变化的状态方程和预测方程;然后搭建标准的粒子滤波算法,将温度初始值18.7℃与压力初始值102 kPa代入预测模型,对气体状态参数进行预测.结果表明:粒子滤波算法对压缩腔内气体的温度和压力变化预测结果较好,温度预测过程最大偏差为1.2℃,压力预测过程最大偏差为2.4 kPa,真实值与预测值间的相对误差在10％左右,预测精度较高,并且随着粒子数增加,算法稳定性提升,预测精度提高.

关键词：涡旋压缩机、热力性能、粒子滤波、温度、压力

所属期刊栏目：50

分类号：TH45(气体压缩与输送机械)

资助基金：国家自然科学基金51265026

在线出版日期：2022-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：54-61