【摘 要】
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基于LS-SVM的压缩机防喘振非线性模型预测控制,可以有效地提高压缩机的运行效率。根据预测模型的预测作用,提前判断工作点是否越过控制线,减小了执行器调节时间对防喘振控制
【基金项目】
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吉林省科学技术发展项目(120303GX01042454)
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基于LS-SVM的压缩机防喘振非线性模型预测控制,可以有效地提高压缩机的运行效率。根据预测模型的预测作用,提前判断工作点是否越过控制线,减小了执行器调节时间对防喘振控制动作的影响,有效缩短了控制线和喘振线之间的距离;将防喘振条件分别加入到期望轨迹和滚动优化算法的限制条件中,达到防喘振的目的。仿真结果表明,基于LS-SVM的压缩机防喘振非线性模型预测控制策略可以在减小喘振线和控制线之间距离的同时有效避免喘振的发生。
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