1绪论 1
1.1工业大数据的机遇与挑战 1
1.2离心压缩机的工业应用 2
1.3离心压缩机建模研究现状 5
参考文献 7
2离心压缩机的工作原理、性能曲线和运行 10
2.1离心压缩机的工作原理与结构组成 10
2.2离心压缩机性能曲线 11
2.3压缩机与管网联合运行 13
2.4旋转失速和喘振 15
2.4.1旋转失速 15
2.4.2喘振 17
2.4.3阻塞 19
参考文献 20
3离心压缩机的机理模型及参数分析 21
3.1单级离心压缩机模型 21
3.1.1叶轮进出口气流速度分析 21
3.1.2级中的能量损失 22
3.1.3离心压缩机效率 29
3.1.4阻滞 32
3.1.5能量传递与压力升高 32
3.1.6离心压缩机出口温度 33
3.1.7离心压缩机机理模型 34
3.1.8离心压缩机单级模型的仿真及入口参数的影响 34
3.2多级离心压缩机模型 40
3.3机理模型参数辨识 45
3.3.1遗传算法 45
3.3.2参数辨识 52
3.3.3参数分析 56
3.3.4遗传算法的设计 60
3.3.5仿真分析 61
参考文献 63
4离心压缩机混合模型 65
4.1混合模型的结构 66
4.1.1并联混合建模 67
4.1.2串联混合建模 68
4.1.3串并联混合建模 68
4.2基于多层前向神经网络的离心压缩机混合模型 69
4.2.1多层前向神经网络基本原理 69
4.2.2混合模型的实现 76
4.3应用研究 79
4.3.1数据准备 79
4.3.2模型验证 81
参考文献 87
5基于多元统计回归技术的离心压缩机建模 89
5.1鲁棒PLS方法 90
5.1.1 PLS方法基本原理 91
5.1.2潜变量个数的确定 93
5.1.3鲁棒PLS方法基本原理 95
5.2基于非线性鲁棒PLS方法的离心压缩机建模方法研究 96
5.2.1模糊系统结构描述 96
5.2.2建模方法 98
5.2.3数值仿真 103
5.2.4应用研究 106
5.3核偏最小二乘方法 107
5.3.1核方法基本原理 108
5.3.2 KPLS方法基本原理 111
5.4基于KPLS方法的离心压缩机出口参数预测 113
5.4.1基于KPLS方法的性能预测方法 114
5.4.2离心压缩机出口参数预测研究 115
参考文献 120
6基于人工神经网络的离心压缩机建模 124
6.1基于BP神经网络的离心压缩机建模 125
6.1.1BP神经网络的基本原理 126
6.1.2基于PSO的BP神经网络模型优化 127
6.1.3应用研究 132
6.2基于RBF神经网络的离心压缩机建模 137
6.2.1RBF神经网络的基本原理 138
6.2.2基于RBF神经网络的离心压缩机出口参数预测 142
6.2.3应用研究 143
6.3基于OS-ELM神经网络的离心压缩机建模 144
6.3.1 OS-ELM神经网络的基本原理 145
6.3.2基于OS-ELM神经网络的离心压缩机出口参数预测 150
6.3.3应用研究 152
参考文献 154
7离心压缩机防喘控制模型及其应用 156
7.1 CCPP概述 156
7.1.1CCPP在钢厂中的应用 158
7.1.2钢厂备用电厂CCPP的组成和工艺流程 159
7.1.3钢厂备用电厂CCPP运行的特殊问题 162
7.2炼铁富余煤气热力性质在线计算方法 163
7.2.1湿煤气热力学性质分析 164
7.2.2湿煤气热力学性质的通用计算公式 166
7.2.3湿煤气热力学性质简捷计算方法 168
7.3离心压缩机防喘控制策略 169
7.3.1离心压缩机防喘控制方法概述 170
7.3.2压缩机防喘策略的研究 173
7.3.3基于离心压缩机系统模型的防喘控制策略仿真研究 176
7.4离心压缩机防喘模型在工业中的应用案例 180
7.4.1系统硬件结构及主要功能 180
7.4.2系统数据交换 181
7.4.3防喘振控制模型系统 182
参考文献 195