基于SWLSTM的换热器在线性能预测

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。