В статье рассматриваются трудности измерения мощности компрессоров с регулируемой частотой и большие погрешности измерений. Предложена модель симуляции измерений. С помощью алгоритма роя частиц находятся глобально оптимальные частицы, которые используются для инициализации порогов и весов нейронной сети BP для измерения мощности компрессора с регулируемой частотой. В статье построены три модели симуляции для сравнения: модель нейронной сети BP, модель GA-BP и модель PSO-BP. Затем с помощью трех методов тестирования – интерполяции, экстраполяции температуры испарения и экстраполяции температуры конденсации – проводятся измерения мощности компрессора с регулируемой частотой. Проведен сравнительный анализ среднего относительного отклонения и степени соответствия результатов прогнозирования. Результаты показывают, что модель нейронной сети BP, оптимизированная алгоритмом роя частиц, значительно превосходит две другие модели, особенно при тестировании экстраполяции температуры конденсации, где относительная ошибка уменьшилась на 1,11% и 2,64% по сравнению с двумя другими сетями. Среднее относительное отклонение по трем методам тестирования составляет менее 1%, степень согласования выше 0,9, что свидетельствует о хорошей измерительной способности и высокой обобщающей способности модели BP, оптимизированной алгоритмом роя частиц, для мощности компрессора с регулируемой частотой.

компрессор с регулируемой частотой;измерение мощности компрессора;алгоритм роя частиц;нейронная сеть BP