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天然气涡旋压缩机排气温度双预测模型

刘涛 梁成玉

刘涛, 梁成玉. 天然气涡旋压缩机排气温度双预测模型[J]. 机械科学与技术, 2020, 39(11): 1766-1773. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190298
引用本文: 刘涛, 梁成玉. 天然气涡旋压缩机排气温度双预测模型[J]. 机械科学与技术, 2020, 39(11): 1766-1773. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190298
Liu Tao, Liang Chengyu. A Dual-Mode Prediction Model for Exhaust Temperature of Natural Gas Scroll Compressor[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2020, 39(11): 1766-1773. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190298
Citation: Liu Tao, Liang Chengyu. A Dual-Mode Prediction Model for Exhaust Temperature of Natural Gas Scroll Compressor[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2020, 39(11): 1766-1773. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190298

天然气涡旋压缩机排气温度双预测模型

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190298
基金项目: 

国家自然科学基金项目 51665035

详细信息
    作者简介:

    刘涛(1971-), 教授, 博士生导师, 研究方向为涡旋压缩机测试与诊断, liutao1971@lut.cn

  • 中图分类号: TG156

A Dual-Mode Prediction Model for Exhaust Temperature of Natural Gas Scroll Compressor

  • 摘要: 为了能够准确预测出天然气涡旋压缩机的排气温度,建立了实验系统,并针对主要部位进行了温度测量。通过建立多元回归预测模型、灰色预测模型和双预测模型对温度进行了分析,研究了入口温度,主轴转速,压力比等主要因素对排气温度的影响,并评估了模型的准确性,最终对不同运行状态下的排气温度进行预测、分析。结果表明:多元回归预测的误差为3.06%,灰色预测的误差为2.11%,双模预测的误差为1.69%,可见双模预测误差最小,稳定性最强;在影响排气温度的因素中,入口温度的影响程度最大,其次是主轴转速,压力比最小。
  • 图  1  天然气涡旋压缩机的实验系统

    图  2  排气温度曲线图

    图  3  排气温度散点图

    图  4  排气温度预测对比图

    图  5  双模型预测流程图

    图  6  入口温度为控制变量预测曲线

    图  7  主轴转速为控制变量预测曲线

    图  8  压力比为控制变量预测曲线

    表  1  样本数据

    参数 样本
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
    出口温度/℃ 51 53 64 84 106 137 139 138 138 150 152
    入口温度/℃ 23.5 24.0 24.0 24.5 25.0 25.0 25.0 25.5 26.0 26.0 27.0
    主轴转速/(r·min-1) 1 320 1 320 1 320 1 980 1 980 2 640 2 640 2 640 2 640 3 300 3 300
    压力比 1.39 1.33 1.79 1.83 2.21 2.95 3.00 3.15 3.15 4.38 4.39
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    表  2  多元回归预测模型指标

    参数名 系数 Sig
    常数 0.63 T1>n>r R2=0.969 4 0.000 1
    入口温度T1 -1.092 0.000 1
    主轴转速n 0.940 3 F=44.68 0.000 1
    压力比r 0.305 4 0.000 1
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    表  3  灰色模型指标临界值

    精度等级 指标临界值
    σ ε C P
    一级 0.01 0.90 0.35 0.95
    二级 0.05 0.80 0.50 0.80
    三级 0.10 0.70 0.65 0.70
    四级 0.20 0.60 0.80 0.60
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    表  4  3种模型误差对比

    模型 误差/%
    多元回归 3.04
    灰色预测 2.11
    双预测模型 1.69
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    表  5  入口温度为单一变量时的排气温度(主轴转速n=1 980~2 130 r/min,压力比r=2.3~2.6)

    参数 样本
    1 2 3 4 5 6 7 8
    入口温度/℃ 16.75 18.76 20.82 22.81 24.78 26.65 28.62 30.60
    多元预测/℃ 64.54 77.51 89.20 96.55 106.12 114.31 120.59 134.87
    灰色预测/℃ 64.54 80.57 87.80 95.68 104.30 113.60 123.80 134.90
    双模预测/℃ 64.54 79.04 88.50 96.12 105.21 113.96 122.19 134.89
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    表  6  主轴转速为单一变量时的排气温度(入口温度T1=22 ℃~23 ℃,压力比r=2.3~2.6)

    参数 样本
    1 2 3 4 5 6 7 8
    主轴转速/(r·min-1) 660 1 320 1 650 1 980 2 310 2 640 2 970 3 300
    多元预测/℃ 31.54 68.93 92.39 104.27 118.09 128.09 146.22 162.99
    灰色预测/℃ 32.28 68.80 94.50 108.10 125.30 133.80 142.70 149.20
    双模预测/℃ 31.91 68.87 93.45 106.19 121.70 130.95 144.46 156.10
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    表  7  压力比为单一变量时的排气温度(入口温度T1=22 ℃~23 ℃,主轴转速n=1 980~2 130 r/min)

    参数 样本
    1 2 3 4 5 6 7 8
    压力比 1.42 1.86 2.17 2.59 2.91 3.23 3.89 5.12
    多元预测/℃ 55.24 65.82 92.70 94.26 107.90 128.84 134.22 145.49
    灰色预测/℃ 56.82 75.66 85.30 96.17 108.42 122.24 137.82 155.35
    双模预测/℃ 56.03 70.74 89.00 95.22 108.16 125.54 136.02 150.42
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  • [1] 肖江涛.天然气压缩机密封系统常见故障研究[J].中国石油和化工标准与质量, 2019, 39(8):30-31 http://www.cqvip.com/QK/96877B/20198/7002174318.html

    Xiao J T. Study on common faults of natural gas compressor sealing system[J]. China Petroleum and Chemical Standard and Quality, 2019, 39(8):30-31(in Chinese) http://www.cqvip.com/QK/96877B/20198/7002174318.html
    [2] 彭斌, 赵生显, 李要红.新型无油涡旋压缩机性能[J].中国机械工程, 2018, 29(24):2917-2924

    Peng B, Zhao S X, Li Y H. Performances of new oil-free scroll compressors[J]. China Mechanical Engineering, 2018, 29(24):2917-2924(in Chinese)
    [3] 何俊, 陶乐仁, 虞中旸.R32转子式压缩机改良排气温度的方法探究[J].建筑节能, 2018, 46(5):120-124 http://www.cqvip.com/QK/93987B/20185/675227251.html

    He J, Tao L R, Yu A Y. Approach to improving exhaust temperature of R32 rotary compressor[J]. Building Energy Efficiency, 2008, 46(5):120-124(in Chinese) http://www.cqvip.com/QK/93987B/20185/675227251.html
    [4] 束江军.螺杆空气压缩机机头排气温度偏高的处理[J].内蒙古科技与经济, 2014, (5):101, 103 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-NMKJ201405047.htm

    Shu J J. Treatment of high exhaust temperature of screw air compressor head[J]. Inner Mongolia Science Technology and Economy, 2014, (5):101, 103(in Chinese) http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-NMKJ201405047.htm
    [5] 矢岛龙三郎, 吉见敦史, 朴春成.降低R32压缩机排气温度的方法[J].制冷与空调, 2011, 11(2):60-64 http://www.cqvip.com/QK/87644X/201102/37731591.html

    Yajima R, Yoshimi A, Piao C S. Methods to reduce the exhaust temperature of R32 compressor[J]. Refrigeration and Air-Conditioning, 2011, 11(2):60-64(in Chinese) http://www.cqvip.com/QK/87644X/201102/37731591.html
    [6] 王林忠, 吴献忠.R32热泵系统排气温度控制及理论预测[J].制冷与空调, 2014, 14(6):51-55 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZLDT201406015.htm

    Wang L Z, Wu X Z. Discharge temperature control in heat pump system using R32 and its theoretical prediction[J]. Refrigeration and Air-Conditioning, 2014, 14(6):51-55(in Chinese) http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZLDT201406015.htm
    [7] 唐景春, 左承基.降低汽车空调涡旋压缩机排气温度的结构分析[J].中国机械工程, 2012, 23(2):248-250 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZGJX201202028.htm

    Tang J C, Zuo C J. Structural analysis to reduce discharge temperature for vehicle air-conditioning scroll compressor[J]. China Mechanical Engineering, 2012, 23(2):248-250(in Chinese) http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZGJX201202028.htm
    [8] 范廷宾, 王明.火烧云铅锌矿矿石小块体重多元线性回归模型建立及检验[J].地质学刊, 2017, 41(3):409-414 http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsdz201703007

    Fan T B, Wang M. Establishment and examination of multiple linear regression model of small volumetric weight in the Huoshaoyun lead-zinc deposit[J]. Journal of Geology, 2017, 41(3):409-414(in Chinese) http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsdz201703007
    [9] 刘涛, 张文超, 张文帅.变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型[J].表面技术, 2019, 48(8):323-329 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-BMJS201908043.htm

    Liu T, Zhang W C, Zhang W S. Double-predictive model of tooth surface roughness of variable-section scroll[J]. Surface Technology, 2019, 48(8):323-329(in Chinese) http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-BMJS201908043.htm
    [10] 王德意, 朱玉清, 林涛.灰色系统理论在桩基竖向荷载试验中的预测应用研究[J].低温建筑技术, 2019, 41(5):126-130 http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&filename=TGJC201903031

    Wang D Y, Zhu Y Q, Lin T. Prediction application for the bearing capacity of pile loading-test by the grey system theory[J]. Low Temperature Architecture Technology, 2019, 41(5):126-130(in Chinese) http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&filename=TGJC201903031
    [11] 刘思峰, 杨英杰.灰色系统研究进展(2004-2014)[J].南京航空航天大学学报, 2015, 47(1):1-18 http://www.cqvip.com/QK/92509X/201501/664083297.html

    Liu S F, Yang Y J. Advances in grey system research (2004-2014)[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2015, 47(1):1-18(in Chinese) http://www.cqvip.com/QK/92509X/201501/664083297.html
    [12] Qiao X H, Zhang Z J, Jiang X L, et al. Application of grey theory in pollution prediction on insulator surface in power systems[J]. Engineering Failure Analysis, 2019, 106:104153 doi: 10.1016/j.engfailanal.2019.104153
    [13] Zhou Q H, Lin L Q, Chen G, et al. Prediction and optimization of electrospun polyacrylonitrile fiber diameter based on grey system theory[J]. Materials, 2019, 12(14):2237 doi: 10.3390/ma12142237
    [14] 毕永.高级计算器在灰色预测GM(1, 1)模型精度检验中的使用[J].世界最新医学信息文摘, 2019, 19(30):270-271 http://www.cqvip.com/QK/71612X/201930/87777365504849575148495256.html

    Bi Y. Application of advanced calculator in the precision test of grey prediction GM(1, 1) model[J]. World Latest Medicine Information, 2019, 19(30):270-271(in Chinese) http://www.cqvip.com/QK/71612X/201930/87777365504849575148495256.html
    [15] 王亚.灰色预测模型的改进及其在电力行业中的应用[J].许昌学院学报, 2018, 37(6):68-72 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=xcxyxb201806017

    Wang Y. The improvement of grey prediction model and its application in power sector[J]. Journal of Xuchang University, 2018, 37(6):68-72(in Chinese) http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=xcxyxb201806017
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  • 收稿日期:  2019-07-04
  • 刊出日期:  2020-11-01

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