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摘要
为了准确预测涡旋压缩机热力性能，提出一种基于粒子滤波算法的性能预测方法，首先建立了压缩腔内气体压力、温度以及质量随主轴转角的变化的数学模型，基于数学模型建立其压力与温度变化的状态方程和预测方程；然后搭建标准的粒子滤波算法，将温度初始值18.7 ℃与压力初始值102 kPa代入预测模型，对气体状态参数进行预测。结果表明：粒子滤波算法对压缩腔内气体的温度和压力变化预测结果较好，温度预测过程最大偏差为1.2 ℃，压力预测过程最大偏差为2.4 kPa，真实值与预测值间的相对误差在10%左右，预测精度较高，并且随着粒子数增加，算法稳定性提升，预测精度提高。
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