基于粒子群算法的压气机热力学模型研究_单纯正.pdf
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1、86基于粒子群算法的压气机热力学模型研究单纯正1 郭 晶2 宋 帅1 张吉山2 唐少华2(1.海军装备部驻上海地区第四军事代表室 上海 2 0 1 1 0 8;2.中国船舶集团有限公司第七一一研究所 上海 2 0 1 1 0 8)摘 要:压气机性能对涡轮增压柴油机性能影响显著,也是仿真计算的难点和重点。压气机热力学模型虽原理清晰、扩展性好,但模型参数获取比较困难。为克服这一难题,该文提出利用实验图谱,基于粒子群算法对压气机特征参数进行优化建模的方法。利用所获取压气机有限范围内的特性图谱,选取多个参数作为建模的优化参数,包括进出口直径、叶轮入口角、扩压器入口角、叶片后弯角与叶轮出口宽度等,将优化
2、后热力学模型计算结果与实际特性图谱进行比较。结果表明:该方法所建立的热力学模型能够较好地匹配实验图谱,扩大了压气机模型的适用工况范围。关键词:压气机;热力学模型;粒子群算法;建模方法中图分类号:TK421 文献标志码:A DOI:10.19423/ki.31-1561/u.2023.03.086On Thermodynamic Modeling of Compressor Based on Particle Swarm OptimizationSHAN Chunzheng1 GUO Jing2 SONG Shuai1 ZHANG Jishan2 TANG Shaohua2(1.Forth Mi
3、litary Representative Office of the Naval Equipment Department in Shanghai,Shanghai 201108,China;2.Shanghai Marine Diesel Engine Research Institute,Shanghai 201108,China)Abstract:The performance of the compressor has a significant impact on the performance of the turbocharged diesel engine,which is
4、also a major difficulty and focus of the simulation.The thermodynamic model of the compressor is clear in the principle,simple in the extensibility,but difficult in the acquirement of the model parameters.To overcome this difficulty,a method for optimizing and modeling the compressor characteristic
5、parameters based on the particle swarm optimization(PSO)is proposed according to the experimental charts.Using the obtained characteristic chart of the compressor within a limited range,several parameters are selected as the optimization parameters of the model,including the inlet and outlet diamete
6、rs,the impeller inlet angle,the diffuser inlet angle,the blade back angle,and the impeller outlet width.The simulation results of the optimized thermodynamic model are compared with the actual characteristic charts.The results show that the optimized thermodynamic model matches well with the experim
7、ental charts,expanding the applicable range of the operating conditions for the compressor model.Keywords:compressor;thermodynamic model;particle swarm optimization(PSO);modeling method收稿日期:2022-10-26;修回日期:2023-02-08作者简介:单纯正(1995-),男,本科,助理工程师。研究方向:船舶机电设备。郭 晶(1981-),男,本科,高级工程师。研究方向:动力监控。宋 帅(1997-),男,
8、本科,助理工程师。研究方向:船舶动力工程。张吉山(1992-),男,本科,工程师。研究方向:电气自动化。唐少华(1986-),男,硕士,工程师。研究方向:动力监控。0 引 言压气机是涡轮增压发动机的重要部件,其特性曲线的主要参数是流量和效率。特性曲线的精度会很明显地体现在增压发动机的稳态、瞬态仿真过程中,同时还会直接影响发动机与增压器匹配计算的87单纯正,等:基于粒子群算法的压气机热力学模型研究2023年第3期总第204 期机 电 与 装 置精准度1-2。在增压发动机数值仿真研究中,精准建立压气机特性模型尤为重要。在发动机动态仿真中,采用实验图谱构建各种基于插值法的模型是常用方法3。但是,实验
9、图谱不能覆盖柴油机动态运行中的整个区域,扩展性较差,且当发动机运行在负荷及流量较低或者负荷产生突增/突降时,有一定概率在计算过程中出现仿真数据不收敛的现象。基于热力学的压气机模型可以避免当发动机低负荷时出现的数据不收敛问题,而且计算速度快,具有较高的应用价值4。然而,模型所需的压气机参数不易获取或者获取的代价过高,阻碍了其在发动机仿真中的应用。因此,将实验数据与热力学模型结合,通过实验数据辨识热力学模型参数,可以利用两者的优点,得到更实用的模型。压气机具有高度的非线性特征,采用经典的参数辨识方法(如最小二乘法、极大似然法等方法)往往效果一般。因此,智能算法(如神经网络、遗传算法、粒子群算法等)
10、被广泛应用于系统建模中。其中,粒子群算法有收敛速度快以及原理相对简单这 2 个主要优点,在建模方面有大量的研究及应用。一些学者利用粒子群算法对机床热误差建模,有效降低了在数控机床加工中热误差因素的干扰,提高了加工精度5-7。在水轮机调速系统研究应用中,还有一些学者利用基于粒子群的智能优化算法对前期建立好的水轮机调速系统模型进行识别和分辨,从而得到调速器的模型参数,在相同条件下,将仿真得到的数据与实测参数进行比较,结果反映该模型能够很好地模拟水轮机调速系统8-9。就某种意义而言,压气机的结构参数对于模型而言仅代表热力学模型的某些参数,可以采用参数辨识方法获取。本文在压气机热力学模型基础上,基于实
11、验图谱,使用粒子群算法,采用目标函数优化方式替代原有的参数辨识方式,对热力学模型所需模型参数进行优化建模,获取最优参数,从而建立压气机的热力学模型。通过本文的方法可以解决压气机热力学模型参数获取困难的问题,但辨识获取的参数不能代表压气机的实际参数,仅用于提高建模效率和模型的仿真精度。1 离心式压气机热力学模型涡轮增压器是由涡轮、转子和压气机这 3 个主要部件组成,其中涡轮通过转子驱动压气机运转。目前压气机的主要种类是单级离心式,结构示意如图 1 所示。压气机的主要组成是进口流道、压气机叶轮、蜗壳和扩压器。图 1 离心式压气机截面图压气机热力学模型的核心是根据转子上传递给叶轮的功,减去各种损失后
12、计算得出压气机的出口空气流量、压力以及温度值。新鲜空气被压气机叶轮压缩后,由压气机叶轮所得到的能量主要转换为增加空气的动能及增加空气的温度,消耗的功率主要转换为叶轮出口处空气的动能及空气的流动损耗,见式(1):hs=hu+hli (1)式中:hs为空气获得的总焓;hu为叶轮出口的空气比焓;hli为叶轮出口前的流动损失比焓。叶轮出口处的空气比焓见式(2):hu=U22 (2)式中:U2为叶轮出口处的切向速度,m/s;为滑失系数,按照后弯叶片估算。叶轮出口前的流动损失比焓包括冲角损失、摩擦损失、回流损失和蜗壳损失等;进口流道摩擦损失较小,可以忽略;叶轮进口处的空气参数可视为环境空气参数。蜗壳损失和
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