一种燃驱压缩机组性能测试系统

    公开(公告)号:CN108593323A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810384306.X

    申请日:2018-04-26

    CPC classification number: G01M99/005

    Abstract: 本发明公开了一种燃驱压缩机组性能测试系统,包括信号采集模块、信号传输模块和性能计算模块;所述信号采集模块包括若干传感器,分别为扭矩仪、温度传感器和湿度传感器;所述信号传输模块包括数据线、模拟量转换器、第一光纤信号转换器、第二光纤信号转换器和光纤;所述性能计算模块包括便携式计算机一台、实时数据库和模块化建模软件,所述模块化建模软件的各模块利用燃驱压缩机组的机械振动参数和所述驱动轴扭矩、进气温度和进气湿度计算所述燃气轮机的整机效率、整机功率和压缩机效率。本发明可以实现对机组实际运行功率和运行效率的准确计算,便于用户准确评估机组运行状态,科学制定维护策略。

    一种混合模拟退火和粒子群的最优化算法

    公开(公告)号:CN109345023A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811221492.1

    申请日:2018-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种混合模拟退火和粒子群的最优化算法,涉及最优化算法技术领域,包括步骤1、利用模拟退火算法进行M次迭代寻优,实施M次模拟退火过程,得到M个解;步骤2、针对从所述步骤1中获得的所述M个解,实施精英粒子挑选策略,从所述M个解中选出N个精英粒子,将N个所述精英粒子的位置作为下一阶段算法的初始解;步骤3、以N个所述精英粒子作为初始粒子,通过粒子群算法进行精确搜索;步骤4、判断所述步骤3中的所述粒子群算法是否收敛,是否符合迭代终止条件,若符合所述迭代终止条件,迭代结束,并输出全局最优粒子的相关参数。该算法分阶段的对优化问题进行求解,兼顾全局搜索和局部精确搜索两方面的问题,使优化过程更加快速,结果更加准确。

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