Cet article traite des difficultés de mesure de la puissance des compresseurs à fréquence variable et des grandes erreurs de mesure, en proposant un modèle de simulation de mesure. L'algorithme de essaim particulaire est utilisé pour trouver la particule optimale globale, qui est utilisée pour initialiser les seuils et les poids du réseau de neurones BP afin de mesurer la puissance du compresseur à fréquence variable. Trois modèles de simulation ont été établis pour comparaison : le modèle de réseau de neurones BP, le modèle GA-BP et le modèle PSO-BP. Ensuite, la puissance du compresseur à fréquence variable est mesurée par trois méthodes de test : interpolation, extrapolation de la température d’évaporation et extrapolation de la température de condensation. L'analyse comparative des erreurs relatives moyennes et du degré d’ajustement des résultats de prévision a été réalisée. Les résultats montrent que le modèle de réseau BP optimisé par l’algorithme d’essaim particulaire est clairement supérieur aux deux autres modèles, en particulier lors du test d’extrapolation de la température de condensation, où l’erreur relative par rapport aux deux autres réseaux neuronaux est réduite de 1,11 % et 2,64 %. La moyenne des erreurs relatives dans les trois méthodes de test est inférieure à 1 %, et le degré d’ajustement est supérieur à 0,9, ce qui indique que le modèle de réseau BP optimisé par l’algorithme d’essaim particulaire a une bonne capacité de mesure de la puissance du compresseur à fréquence variable et une forte capacité de généralisation.

compresseur à fréquence variable;mesure de puissance du compresseur;algorithme d’essaim particulaire;réseau neuronal BP