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作者：吴子敬;田海;田佳鸣;王赛赛;李超;
单位：内蒙古科技大学自动化与电气工程学院;内蒙古自治区流程工业综合自动化重点实验室;包头职业技术学院经济贸易管理系;
摘要：针对两台并联运行的大型离心式风机极易发生喘振的现象，采取优化算法提高喘振预测和喘振控制的精度，对于并联大风机的平稳运行十分重要。使用棕熊算法(BOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)超参数，通过实验证明此模型误差小、精度高，可以准确预测喘振的发生。在流量接近防喘振线时，提出了一种变频恒压逼近防喘振控制线的控制策略，有效扩大了大风机的稳定工作区域，提高了工作效率。在回流阀开度的控制策略上，采取径向基神经网络(RBF)自适应整定PID参数的控制策略，使动态响应和控制精度得到大幅提升，并通过MATLAB/Simulink仿真试验表明：RBF-PID控制器稳态调节时间短、无超调、响应速度较快、控制精度高以及稳定性良好。
关键词：离心式风机;;喘振;;BOA-LSTM预测;;恒压逼近;;RBF-PID控制
基金资助：内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2022MS06005)
