典型文献
基于PSO优化RBF的直接空冷散热器性能监测研究
文献摘要：
为了监测直接空冷散热器的换热效率,采用建立模型的方法进行空冷散热器换热性能的研究预测,空冷散热器出水温度能间接反映其换热能力,可以作为空冷散热器换热性能优劣的一个评价指标.根据散热器换热模型分析以及换热性能影响因素,建立以环境风速、环境温度、风机转速、排汽压力、排汽温度以及机组负荷这6个主要因素为输入,出水温度为输出的径向基(RBF)神经网络模型.为了避免模型陷入局部最优,使用粒子群(PSO)算法优化RBF神经网络参数,并借助大量空冷塔运行数据,训练RBF神经网络,再进行仿真验证.实验结果表明,优化后模型的MAE、RMSE最小,与RBF、PSO-BP模型进行对比,验证了该算法在预测温度方面的优越性.
文献关键词：
直接空冷;换热性能;出水温度;预测;PSO-RBF
中图分类号：
作者姓名：
胡珍珍;李志斌
作者机构：
上海电力大学自动化工程学院 上海200090
文献出处：
引用格式：
[1]胡珍珍;李志斌-.基于PSO优化RBF的直接空冷散热器性能监测研究)[J].电子测量技术,2022(21):42-46
A类：
B类：
PSO,RBF,直接空冷,空冷散热器,性能监测,换热效率,建立模型,行空,换热性能,出水温度,换热能力,换热模型,性能影响因素,环境风速,风机转速,排汽压力,汽温,径向基,局部最优,算法优化,网络参数,空冷塔,运行数据,仿真验证,MAE,RMSE,测温
AB值：
0.271737
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