大温升复叠式高温热泵压缩机输气系数预测模型研究

摘要：

为了准确获得压缩机输气系数,搭建了复叠式高温热泵系统试验台,对此开展理论及试验研究.建立了压缩机输气系数的机理模型、拟合关联式模型、BP人工神经网络模型和优化后的BAS-BP人工神经网络模型,通过4种模型分别对压缩机输气系数进行预测,结果表明:其经过优化后的BAS-BP人工神经网络模型预测高、低温压缩机输气系数结果平均误差为1.61％和1.02％,较BP人工神经网络模型误差降低了1.01％和0.75％,较机理模型误差降低了4.56％和6.87％,较拟合关联式模型误差降低了1.63％和2.16％;RMSE都为0.0086,R2分别为1.0008,1.0908,在4种模型中拟合性能最佳,表明优化后的BAS-BP人工神经网络模型比机理模型和拟合关联式模型对压缩机输气系数有着更好的测算能力和良好的泛化能力.

关键词：复叠式高温热泵、压缩机、输气系数、BP人工神经网络、BAS算法

所属期刊栏目：50

分类号：TH3;TK43(泵)

资助基金：天津市自然科学基金;天津市技术创新引导专项基金;天津市技术创新引导专项基金;津市科学技术委员会青年项目;河北省教育厅高等学校科学研究计划项目

在线出版日期：2022-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：82-88