基于rbf神经网络的离心压缩机数据建模

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1、万方数据分类号UDC学位论文基于RBF神经网络的离心压缩机数据建模作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：‘张坤仁王小刚副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：专业学位控制工程2012年6月论文答辩日期：2012年6月2012年7月答辩委员△拂：常玉清教授常玉清教授温静馨副教授东北大学2012年6月万方数据AThesisinControlEngineeringDataModelingofCentrifugalCompressorBasedonRBFNeuralN

2、etworkByZhangKunrenSupervisor：AssociateProfessorWangXiaogangNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示的谢意。学位论文作者签名：铷尹{二日期：沙俗争移目知闷学位论文版权使

3、用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年叫／学位论文作者签名：韵托7申彳7‘导师签名：二≤少广—、、．签字日期：如。卑6B妒日签字日期：J。Jj年6日万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于RBF神经网络的离心压缩机数据建模摘要离心压缩机是压缩和输送气体

4、的关键设备，广泛应用于冶金、石油、化工等工业领域，在工业生产中占有重要地位。离心压缩机有很多优点，但也存在一些自身难以消除的缺点，例如稳定工况区较窄、容易发生喘振等。喘振是离心压缩机的固有特性，喘振会对压缩机造成损害，甚至会危及到生产安全。为确保离心压缩机安全、高效的运行，有必要对压缩机的性能进行研究，其中，建立精确的压缩机模型是一个重要方法，对性能研究有着重要的意义。本文以宝钢集团的燃气一蒸汽联合循环发电机组煤气系统中的离心压缩机为研究对象，针对其过程机理复杂、多变量、非线性、机理分析建模难度大等问题，基于数

5、据驱动建模的思想，采用径向基(RBF)神经网络技术建立离心压缩机数据模型。运用RBF神经网络成功与否很大程度上依赖于网络模型结构的选择，而径向基函数中心的选择更是影响整个模型效果的关键之处。为解决RBF神经网络中心点难以选定的问题，深入分析了偏最小二乘(pcs)和模糊c．均值(FCM)这两种求取网络中心的方法，引入协同进化思想与FCM相结合构成协同聚类法，在此基础上提出了协同聚类与PLS剪枝的两阶段求取中心法。该方法先采用协同聚类训练一个网络中心数目有较大冗余的初始RBF网络，再利用RBF网络隐含层输出矩阵信息

6、，用PLS法一次性地剪去作用较弱的节点，生成最优规模的数学模型。通过工艺过程及离心压缩机工作机理的分析，选定影响离心压缩机的关键变量，利用现场的过程数据，建立了的离心压缩机数据模型。仿真结果表明：协同聚类与PLS剪枝的两阶段学习法是有效的中心选择法；建立的离心压缩机模型准确可靠、精度高，对离心压缩机的性能研究有重要作用。关键词：离心压缩机；RBF神经网络；偏最小二乘；模糊c．均值；协同聚类一II—万方数据DataModelingofCentrifugalCompressorBasedonRBFNeuralNet

7、workAbstractCentrifugalcompressorwhichiskeyequipmentincompressingandtransportinggaseshasbeenwidelyusedinmetallurgy,petroleum，chemicalandotherindustrialfields．Itplaysanimportantroleinindustrialproduction．Ithasalotofadvantagesaswellassomeinsunllount2lbleshortc

8、omingssuchasnarrowsteadyoperatingarea，surgeeasily．Surge1Stheinherentcharacteristicsofthecentrifugalcompressor,itisharmfultocompressor,evenendangerstheoperationsafety．Therefore，itisnecessarytostu