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摘要
针对舰艇装备使用时间增长,运行状态发生变化后,单纯的机理模型不足以满足精度要求的问题,以某型舰用冷凝器为例,提出了基于机理和历史运行数据的两阶段建模方法。在冷凝器机理模型的基础上,利用历史运行数据及提出的PSO-RBF改进算法进行模型参数优化,建立能反映冷凝器输入输出特性的RBF神经网络模型,研究了冷凝器各参数在冷却水流量及汽轮机转速阶跃情况下的动态响应。结果表明:模型具有与实装一致的动态响应,具有较高的精度和实时性,能够反映系统的动态工作特性。
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针对舰艇装备使用时间增长,运行状态发生变化后,单纯的机理模型不足以满足精度要求的问题,以某型舰用冷凝器为例,提出了基于机理和历史运行数据的两阶段建模方法。在冷凝器机理模型的基础上,利用历史运行数据及提出的PSO-RBF改进算法进行模型参数优化,建立能反映冷凝器输入输出特性的RBF神经网络模型,研究了冷凝器各参数在冷却水流量及汽轮机转速阶跃情况下的动态响应。结果表明:模型具有与实装一致的动态响应,具有较高的精度和实时性,能够反映系统的动态工作特性。
