获得压缩机压力预测模型的方法、系统、处理终端技术方案

本发明专利技术属于结冰风洞试验领域，具体涉及一种获得压缩机压力预测模型的方法、系统、处理终端。其中，获得压缩机压力预测模型的方法包括如下步骤：S100：获取组试验参数，试验参数包括：风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度和压缩机吸气压力；S200：通过遗传算法优化随机森林得到一个最优的森林；S300：将组试验参数的风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度作为最优的森林的树的输入，将压缩机实际吸气压力作为森林的树的输出，进行训练，得到预测模型。通过该方法获得的预测模型能够预测实际吸气压力值，该预测的实际压力值具有更高的精确度。际压力值具有更高的精确度。际压力值具有更高的精确度。

【技术实现步骤摘要】
获得压缩机压力预测模型的方法、系统、处理终端


[0001]本专利技术属于结冰风洞试验领域，具体涉及一种获得压缩机压力预测模型的方法、系统、处理终端。

技术介绍

[0002]飞行器穿越富含过冷液滴的低温云层时，其迎风面上容易产生结冰现象，结冰严重威胁着飞机的飞行安全。飞行器结冰风洞试验是获得其结冰特性、验证机载防除冰系统性能和开展适航认证的重要手段。热流场品质是评价结冰风洞试验能力的重要技术指标，温度控制性能是结冰风洞开展飞行器结冰与防除冰研究的核心技术之一。飞行器结冰风洞试验中需要快速、精确、稳定控制试验区域的气流温度，美国联邦航空管理局及欧洲航空安全局发布了关于结冰风洞温度控制精度、稳定性和快速性指标要求。
[0003]目前，大型结冰风洞使用氨制冷系统控制风洞气流温度，系统主要由螺杆压缩机组、换热器、蒸发式冷凝器、氨泵、储液器和低压循环桶等设备组成，采用氨（R717）作为制冷剂。制冷系统通过控制换热器出口气流温度实现风洞热流场模拟，换热器出口气流温度控制性能决定了结冰风洞热流场品质。
[0004]基于此，中国专利：CN202210229816.6提出了一种结冰风洞换热器出口气流温度方法，该方法描述了换热器出口气流温度控制的具体方法。但是通过该方法控制换热器出口气流温度仍然存在如下缺陷：（1）换热器出口气流温度控制效率低；（2）能量浪费。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种获得压缩机压力预测模型的方法，通过该方法获得的预测模型能够预测压缩机实际吸气压力值，该预测的实际压力值具有更高的精确度；通过该预测的实际压力值对控制系统进行控制不仅具有对换热器出口气流温度控制效率高的优点，而且还具有节约能量的优点。
[0006]本专利技术通过下述技术方案实现：本专利技术一方面提出了一种获得压缩机压力预测模型的方法，包括如下步骤：S100：获取组试验参数，试验参数包括：风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度和压缩机吸气压力；S200：通过遗传算法优化随机森林得到一个最优的森林；S300：将组试验参数风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度作为最优的森林的树的输入，将压缩机吸气压力作为森林的树的输出，进行训练，得到预测模型。
[0007]进一步地，所述遗传算法优化随机森林包括如下步骤：S210：随机生成个染色体，个染色体为0代，每个染色体上包含4种基因，4个基因分别表示树的个数、树的最大深度、树的叶子节点最少样例数和树的分裂内部节点
最少样例数；S220：计算每个染色体的适应度，并通过适应度计算每个染色体被选择的概率值，并随机生成每个染色体对应的浮点值；S230：通过将一个染色体对应的概率值和浮点值进行比较，选出个染色体进行交叉变异；S240：重复步骤S220
‑
S230直至迭代代为止；S250：在0代到代中所有染色体中选出适应度最大的染色体，通过该染色体得到一个最优的森林；其中：。
[0008]进一步地，概率值的计算方法为：步骤一：通过个染色体的基因获得个森林；步骤二：将组试验参数分为组训练集和组测试集，其中：；步骤三：将组训练集的风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度作为输入，将压缩机吸气压力作为输出，带入个森林进行训练获得个模型；步骤四：将组测试集带入个模型得到压缩机吸气压力的预测值；步骤五：通过适应度计算公式计算获得每个森林的适应度，所述适应度公式为：；步骤六：通过概率计算公式计算获得每个森林的概率值，所述概率计算公式为：；其中：，，表示第个模型中使用的组测试集中的第组试验参数中的压缩机吸气压力，表示将组测试集中第组试验参数：风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度代入第个模型中得到的预测值，表示第个模型中使用的组测试集中个压缩机吸气压力的均值。
[0009]进一步地，概率值与浮点值比较的方法为：若，则对应的染色体被选择，若，则对应的染色体不被
选择；其中：。
[0010]进一步地，染色体长度为15，以染色体的端部起依次将染色体分成4个基因，4个基因的长度分别为：4，3，3，5，长度为4的基因表示树的个数，第一个长度为3的基因表示树的最大深度，第二个长度为3的基因表示树的叶子节点最少样例数，长度为5的基因表示树的分裂内部节点最少样例数。
[0011]进一步地，树的个数=（长度为4的基因的二进制数对应的十进制数+1）*10；树的最大深度=第一个长度为3的基因的二进制对应的十进制数+3；树的叶子节点最少样例数=第二长度为3的基因的二进制对应的十进制数+1；分裂内部节点最少样例数=长度为5的基因的二进制对应的十进制数*19/31+0.01。
[0012]进一步地，长度为4的基因的二进制数对应的十进制=；第一个长度为3的基因的二进制对应的十进制数=；第二长度为3的基因的二进制对应的十进制数=；长度为5的基因的二进制对应的十进制数=；其中：表示以染色体的端部起依次编码的二进制值，。
[0013]进一步地，通过公式将组试验参数中的气流密度转化为高度，所述公式为：；其中：表示高度，表示气流密度。
[0014]本专利技术第二方面提供了一种获得压缩机压力预测模型的方法的系统，用于上述所述的获得压缩机压力预测模型的方法，包括：
参数获取模块：用于获取组试验参数；优化模块：用于遗传算法优化随机森林得到一个最优的森林；训练模块：用于将试验参数在最优森林里训练得到预测模型。
[0015]本专利技术第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：S100：获取组试验参数，试验参数包括：风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度和压缩机吸气压力；S200：通过遗传算法优化随机森林得到一个最优的森林；S300：将风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度作为最优的森林的树的输入，将压缩机吸气压力作为森林的树的输出，进行训练，得到预测模型。
[0016]本专利技术第四方面提供了一种压缩机压力预测模型处理终端，所述处理终端用于实现上述获得压缩机压力预测模型的方法得到的预测模型。
[0017]采用上述技术方案，本专利技术包括如下优点：1、本专利技术的一种获得压缩机压力预测模型的方法，通过该方法获得的预测模型能够预测实际吸气压力值，该预测的压缩机实际压力值具有更高的精确度；通过该预测的实际压力值对控制系统进行控制不仅具有对换热器出口气流温度控制效率高的优点，而且还具有节约能量的优点。
[0018]2、本专利技术通过采用遗传算法对随机森林进行优化，经过迭代代，得到一个最优解，即随机深林中所需参数的最优组合，通过该参数的最优组合得到的预测模型用于对压缩机实际吸气压力预测时具有更高的精确度和预测速度快的优点。
[0019]3、本专利技术的遗传算法优化随机森林具有方法步骤少、计算过程简单的优点。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对本专利技术实施例或现有技术描述中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.获得压缩机压力预测模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：获取组试验参数，试验参数包括：风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度和压缩机吸气压力；S200：通过遗传算法优化随机森林得到一个最优的森林；S300：将组试验参数的风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度作为最优的森林的树的输入，将压缩机吸气压力作为森林的树的输出，进行训练，得到预测模型。2.如权利要求1所述的获得压缩机压力预测模型的方法，其特征在于，所述遗传算法优化随机森林包括如下步骤：S210：随机生成个染色体，个染色体为0代，每个染色体上包含4种基因，4个基因分别表示树的个数、树的最大深度、树的叶子节点最少样例数和树的分裂内部节点最少样例数；S220：计算每个染色体的适应度，并通过适应度计算每个染色体被选择的概率值，并随机生成每个染色体对应的浮点值；S230：通过将一个染色体对应的概率值和浮点值进行比较，选出个染色体进行交叉变异；S240：重复步骤S220
‑
S230直至迭代代为止；S250：在0代到代中所有染色体中选出适应度最大的染色体，通过该染色体得到一个最优的森林；其中：。3.如权利要求2所述的获得压缩机压力预测模型的方法，其特征在于，概率值的计算方法为：步骤一：通过个染色体的基因获得个森林；步骤二：将组试验参数分为组训练集和组测试集，其中：；步骤三：将组训练集的风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度作为输入，将压缩机吸气压力作为输出，带入个森林进行训练获得个模型；步骤四：将组测试集带入个模型得到压缩机吸气压力的预测值；步骤五：通过适应度计算公式计算获得每个森林的适应度，所述适应度公式为：；步骤六：通过概率公式计算获得获得每个森林的概率值，所述概率计算公式为：
；其中：，，表示第个模型中使用的组测试集中的第组试验参数中的压缩机吸气压力，表示将组测试集中第组试验参数：风速、气流密度、换热器入口温度、换热器出口温度代入第个模型中得到的预测值，表示第个模型中使用的组测试集中个压缩机吸气压力的均值。4.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：易贤，张兴焕，张平涛，彭博，
申请(专利权)人：中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所，
类型：发明
国别省市：