文章摘要:为研究一种高效的跨临界CO₂并行压缩系统的控制方法，本文借助GT-SUITE仿真软件，建立了跨临界CO₂并行压缩系统的动态仿真模型，基于仿真得到的系统性能数据集，建立并对比了二阶多项式模型和神经网络模型的系统性能预测模型，并基于神经网络模型开发了跨临界CO₂并行压缩系统的模型预测控制器，研究控制器对系统控制稳定性、高效性、实时控制的性能。结果表明：在模型预测控制器作用下，不同制冷工况在150 s内系统能达到稳定运行状态；对比定值控制，采用模型预测控制的系统性能最大提升13.3%；仿真验证了提出的模型预测控制策略对于CO₂并行压缩系统实时控制性能优化的可行性，在给定工况下相比对定值控制整体提升性能7.3%。

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论文作者:张腾 魏香羽 宋昱龙 曹锋 

论文分类号:TP181;TB66