基于演化计算的流体网络模型降阶和参数辨识

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1、SystemSimulationTechnology&Application(Volume14)型依然是一件较为困难的事情。在流体网络中，流体的箱技术，对对象的复杂性和非线性特征不敏感，因此较压力和流量之间存在很强的耦合关系，而且压力具有双之其他方法应该能够更好地解决流体网络的降阶和参向传递的特性，网络中任意点的压力和流量要同时受到数辨识问题。该点上、下游流体压力和流量的影响，不可能只由该点本文以热力系统中普遍存在的流体网络为研究对处的方程得到。因此，在分析流体网络的动态特性时，象，将演化算法应用于流体网络的模型降阶和参数辨[3,4]必须把网络作为一个整体来处理。热动力系统中的各识。首

2、先从基本物理定律出发对流体网络的主要部件进种流体网络通常具有较复杂的拓扑结构，变量众多、阶行了机理建模，然后采用演化算法对模型进行降阶处理次较高，对于这样的对象，只有在详细了解其结构参数并确定降阶后模型的参数。经实际仿真对象中的应用，的前提下才能建立起能够正确反映其特性的数学模型。证明采用该方法建立的流体网络模型在简化模型，提高然而，在复杂系统的数学建模中，模型参数的确定通常仿真实时性的同时具有相当的计算精度，能够正确反映是一个较困难的过程，特别是当仿真对象的资料不全网络的压力——流量特性。时，这一点更为突出。热工流体网络由各种尺寸和形状的阀门和管道组成，元件众多、结构复杂，通过理论计

3、2流体网络建模算的方法确定网络各处的结构参数需要对象详尽的设2.1模块划分计资料和大量的现场测量数据，在工程上往往不具备这本文采用面向对象的模块化建模思想对流体网络样的条件。解决这一问题的传统方法是采用经验值或者根据对象在设计工况下的试验数据来分析和反推所需进行分析，将网络的组成划分为支路和节点两类模块，的参数值。由于流体网络是一个典型的非线性对象，在并分别进行建模。其中，支路模块反映了流体网络的不同的工作区域会有着不同的动态特性，这意味着网络压力——流量耦合关系，用于各支路的流量变化；节的参数在全工况范围内可能会有较大幅度的变化。如果点模块则反映了流体流动的连续性，用于计算网络各采用

4、经验值或者反推方法确定流体网络的参数，可能会节点的压力变化，为支路模块的计算提供边界条件。导致模型在偏离设计点时和实际情况产生较大的偏差。节点模块和流量模块根据实际流体网络的拓扑结构划此外，由于流体网络内部复杂的耦合关系，其特殊分，对于一个任意复杂的流体网络，只要模块划分合需要多个状态变量来描述，其数学模型通常是高维的。理，通过节点和流量两类模块的搭接，就可以方便地然而，模型的计算量会随着模型维数的增高呈三次方迅构造其仿真模型。速增长，维数过高会给模型的解算带来许多困难，很难2.2建模准则保证仿真的实时性。所以，我们有必要对建立好的流体(1)各模块的内部参数作为集总参数处理。网络模型进

5、行降阶处理，以实现模型复杂性和精确性之(2)计算网络支路流量时，假设流体作一维稳定流动。间的平衡。实现这种平衡不是一项简单的任务，它即要(3)忽略流体热胀冷缩对节点压力的影响。求模型的解算过程尽量简单，又要保证简化后的模型能够最大限度地反映实际对象的特性。对于模型降阶，常2.3支路模块模型用的方法有时域模型降阶法（例如集结法、摄动法）、以流体的流动边界和支路的进、出口端面划分控频域模型降阶法（例如幂级数法、连分式法）等。但是制体。在假设流体作一维稳定流动时，以平均参数为这些方法都不能保证简化后的模型与实际系统能够完集总参数建立支路的流量——压力方程为：全拟合，也就是说不能够保证降阶后模

6、型的适用性，使1用降阶后模型得到的仿真与分析结果要经过验证后才p12pfApw()qgmz(1)能够应用于实际系统。式中：q为流体的平均质量流量；p和p为支路进口m12由于模型降阶和参数辨识都是在一定条件下，从给和出口处流体的压力；pq()为支路上增压元件（如m定的类中找到某个特定的组合使模型输出与实际对象泵等）的扬程；z为支路进出口高程差；为流体[5]的误差最小，所以在本质上都可以看作一类有约束的的密度；g为重力加速度；A和f为管路的截面积w[6-8]最小值优化问题。目前演化算法的相关理论研究，已和沿程阻力。经证明该方法作为一种智能搜索算法，能够很好地处理其中,

7、管路的沿程阻力f可由下式计算[1]：w各种复杂空间的优化问题；而且演化算法本身是一种黑978-1-61896-025-2©2012SciRes.56SystemSimulationTechnology&Application(Volume14)2ttfqq(2C)(2)式中：KVp为节点处流体的压缩系数；pwmmvpnpnnnittt和p为tt和t时刻的节点压力；p为tt时刻nini式中：为支路的沿程阻力系数，和