【摘 要】
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压缩机运行特性与原厂测试特性存在差异,为了指导压缩机的安全稳定运行,结合压缩机特性计算方法与部分实际特性,建立了基于深度学习网络的压缩机实际能头特性预测模型.将大量
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;中国石化新疆煤制天然气外输管道有限责任公司湖广分公司
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压缩机运行特性与原厂测试特性存在差异,为了指导压缩机的安全稳定运行,结合压缩机特性计算方法与部分实际特性,建立了基于深度学习网络的压缩机实际能头特性预测模型.将大量不同工况下的压缩机实际能头数据作为深度学习网络的训练样本,在训练完成后利用未训练样本对模型精度进行了检验,得到最大相对误差为2.60％、最小相对误差为0.32％、平均相对误差为0.78％.由深度学习网络所绘制的能头曲线与实际的能头曲线有着良好的一致性.深度学习网络模型改进了传统神经网络的缺陷,具有良好的预测精度与泛化计算能力,为压缩机性能的评估与预测提供了新方法.
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