基于SWLSTM的换热器在线性能预测

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作   者：

余文敏;  余刃;  毛伟;  于巍峰; 

作者机构：

海军工程大学核科学技术学院;  中核武汉核电运行技术股份有限公司; 

关键词：

预测;  共享权重长短时记忆网络;  性能;  换热器; 

期刊名称：

舰船科学技术

i s s n：

1672-7649

年卷期：

2023 年 45 卷 021 期

页   码：

153-157

摘   要：

换热器是一种把热量从一种介质传递到另一种介质的装置.由于换热表面污垢的存在,换热器的性能随着时间的推移而恶化.为了保持换热器的高效率,有必要定期对换热器的性能进行评估,在线监测的工艺参数能够帮助对换热器换热性能进行预测.本文利用温度和流量等参数计算表征换热器性能相关的指标,并基于共享权重长短时记忆网络(SWLSTM)建立预测模型,利用历史运行数据对其进行训练.通过与验证数据比较,验证了所建立模型预测的高精度和快速性;同时与传统神经网络模型进行比较,可见本模型在预测精度的优越性.通过换热性能参数的预测,能够合理规划停机清洗时间,降低成本.