典型文献
基于UPF算法的涡旋压缩机压缩气体的温度预测研究
文献摘要：
针对涡旋压缩机运行时腔体内气体温度变化的预测问题,提出一种基于粒子滤波(PF)算法的涡旋压缩腔内气体温度的预测方法.但是传统的PF算法存在粒子退化现象,使粒子集无法准确表示实际后验概率分布,导致预测精度降低.采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法改进PF算法的建议分布函数,抑制了粒子权重退化.通过推导计算压缩介质温度的数学模型,建立温度变化的状态方程,利用UKF算法、PF算法和改进后的无迹粒子滤波(UPF)算法对温度进行预测.预测结果表明UPF算法的预测估计误差平均差为2.74％,预测估计标准差为2.73％,其预测精度和稳定性远高于PF算法和UKF算法.
文献关键词：
涡旋压缩机;温度;粒子滤波;卡尔曼滤波;性能预测
中图分类号：
作者姓名：
李超;魏宁;刘忠良
作者机构：
兰州理工大学石油化工学院,甘肃兰州730050
文献出处：
引用格式：
[1]李超;魏宁;刘忠良-.基于UPF算法的涡旋压缩机压缩气体的温度预测研究)[J].压缩机技术,2022(06):9-13
A类：
B类：
UPF,涡旋压缩机,机压,压缩气体,温度预测,预测研究,对涡,机运,腔体,气体温度,腔内气体,粒子退化,退化现象,子集,后验概率分布,无迹卡尔曼滤波,UKF,算法改进,建议分布,分布函数,介质温度,状态方程,无迹粒子滤波,估计误差,平均差,估计标准差,性能预测
AB值：
0.350162
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
