摘要
本发明公开了一种抽水压缩空气储能效率优化方法,旨在解决现有技术难以精确预测并高效抑制压缩机空气动力学不稳定性的问题。该方法包括:获取压缩机入口流场的原始压力信号与速度场切片,通过涡度‑压力耦合分析,生成表征流场失稳特性的主导不稳定模态集;基于主导不稳定模态集,采用嵌入了涡流物理特性的径向基函数神经网络,构建导流片角度与涡流诱导阻抗之间的非线性关系,生成三维控制映射表;根据实时监测的压力脉动主频,在三维控制映射表中进行查询与求解,生成用于抑制喘振的最优导流片角度指令。本发明可以实现对喘振前兆的精确预测和主动抑制,拓宽压缩机的稳定工作范围,提升储能系统的整体运行效率与安全性。
技术关键词
径向基函数神经网络
导流片
效率优化方法
涡流
入口流场
非线性
抑制压缩机
整体运行效率
关系
压力
科里奥利
指令
旋转机械
方程
储能系统
幅值
物理
系统为您推荐了相关专利信息
柔性绝缘材料
柔性复合材料
聚合物薄膜材料
芯片
无基材双面胶
瓣膜
表面拓扑结构
仿真模型
状态实时监测方法
CT影像数据
铁心叠片
涡流损耗分析方法
变压器铁心
变压器模型
特高压变压器
视觉振动测量方法
语义分割算法
旋转体
多分辨率特征
视角
清洗机器人
旋转组件
船舶管道清洗
爬行器
调节组件