一种基于持续学习的小型有机朗肯循环系统涡旋膨胀机建模方法及硬件系统

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一种基于持续学习的小型有机朗肯循环系统涡旋膨胀机建模方法及硬件系统
申请号:CN202510559965
申请日期:2025-04-30
公开号:CN120470707A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明属于能源与动力技术领域,公开了一种基于持续学习的小型有机朗肯循环系统涡旋膨胀机建模方法及硬件系统,方法包括:采集有机朗肯循环系统中涡旋膨胀机的运行数据;对运行数据进行预处理;利用预处理后的运行数据,经过超参数寻优后,构建涡旋膨胀机的性能预测模型;将待测涡旋膨胀机的运行数据输入性能预测模型,实现对涡旋膨胀机性能的预测。本发明用于准确捕捉和预测涡旋膨胀机在复杂工况下的性能表现,以实现系统的优化运行和高效维护。
技术关键词
涡旋膨胀机 性能预测模型 朗肯循环系统 流量预测模型 预测误差 寻优方法 温度预测模型 超参数 入口 数据 压力 特征值 硬件系统 模型预测值 建模方法 持续学习方法 偏差 网格 上位机设备 功率
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