论文摘要
离心压缩机是工业生产中的关键设备,它具有排气压力高、输送流量小的优点。但是,离心压缩机也存在一些缺陷,例如稳定工作区域窄,容易发生喘振等。喘振对压缩机的危害极大,为了保证压缩机的正常运行,必须配备控制系统来防止喘振的发生。因此,建立准确的数学模型,对于离心压缩机防喘振控制具有重要作用。本文以上海宝钢集团罗泾电厂的CCPP(Combined Cycle Power Plant)联合循环发电机组的煤气系统为研究对象,针对煤气系统流量和压力波动较大、导致的压缩机喘振频繁等问题,建立了离心压缩机的数学模型。具体包括以下几部分内容:(1)通过欧拉方程和伯努利方程分析了压缩机级中能量传递,利用能量传递过程建立了离心压缩机的单级模型,然后采用逐级叠加法构建出离心压缩机的多级模型。其中包括压力模型、温度模型和效率模型。由于难以得到机理方程中的某些关键参数,因此调用DCS过程数据,对机理模型进行参数辨识。通过模型验证,所建立的模型可以较准确的描述压缩机的性能。(2)利用过程数据,使用粒子群算法优化的BP神经网络建立补偿模型。补偿模型与机理模型的输出相加作为离心压缩机混合模型的输出。最后,利用现场防喘振控制器中的算法,对混合模型进行验证,验证结果证明了模型的准确性。最后,在总结全文的基础上,指出了离心压缩机建模若干有待深入研究的问题。
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