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往复式空气压缩机在工业系统有超过200年的使用历史,它以其运行可靠、压缩比高且工作参数变化范围大等不可替代的优势,依然成为今天石油化工、机械建筑等领域的首选压气设备。因此,对压缩机的结构及工作状态进行更加深入研究,对于提高能源利用率有着重要的意义。传统研究中,研究者从热力学、动力学角度,理论分析压缩机的工作过程,探究提高压缩机工作效率的机制与方法。本文则将往复式空气压缩机压缩循环视为黑箱,通过对实际物理量的过程进行测量、抽样、回归。通过数学模型建立起压缩机输入与输出之间的对应关系,这一过程也称之为压缩机数字孪生体的构建。通过构建的数字孪生体模型可快速给出输入与输出变量间的对应关系。数字孪生模型若与自动控制系统配合使用,可实现压缩机系统的实时寻优控制,从而使压缩机始终处于效率最优状态,达到节能节耗的目的。本文数字孪生体模型依托于BP神经网络（BPNN）进行构建,但是传统的基于BP神经网络孪生模型,在多变量条件下模型训练时间长、工作量大,寻优过程易陷入局部最优解,不易实现全局最优。针对传统孪生体模型存在的问题,本文提出了一种基于CIWOA—BPNN算法的孪生体模型构建方法,它通过主成份分析法确定孪生体模型关键指标,在BPNN模型基础之上,引入改进的鲸鱼优化算法。研究表明,新的CIWOA—BPNN孪生体模型有效避免了 BPNN模型陷入局部最优问题。具体研究和主要成果如下:1、搭建实验台,并通过实验测得360组实验数据（26种变量）,然后对数据进行前期处理,检查数据是否有缺失和异常的情况,确保数据的完整性,再通过主成分分析法确定了主要影响效率的因素为转速、余隙容积、冷却水流量、压缩机排量,且主要影响因素占比高达83.467%,具有代表性。2、基于BP神经网络（BPNN）建立往复式空气压缩机数字孪生模型。但BP神经网络常常会陷入局部最优的问题,这个问题产生的原因大多数是由于初始权值和阈值设置不当所导致的,针对这个问题提出了一种改进的鲸鱼优化算法（Cubic map improve whale optimization algorithm,CIWOA）,该算法采用Cubic map混沌映射初始化鲸鱼位置,假设当前最佳候选解是目标猎物或者接近最优解,然后不断地对初始权值和阈值进行寻优,从而能快速且有效的解决BP神经网络陷入局部最优的问题。为了验证其准确性和鲁棒性,还分别建立了GA-BPNN 模型、PSO-BPNN 模型以及 WOA-BPNN 模型,并将 GA-BPNN、PSO-BPNN、WOA-BPNN模型及CIWOA-BPNN模型进行对比。通过对比验证发现CIWOA-BPNN模型有较高的准确性与较强的鲁棒性。3、在使用改进的鲸鱼优化算法（CIWOA）对BP神经网络优化时,其迭代至第11代时,达到最优适应度0.0000364。相较于本文建立的其它模型,适应度值最低。CIWOA-BPNN模型预测结果的最大相对误差为0.0057,最小仅为0.00005,决定系数R为0.99775,均优于其他模型且预测精度最高,验证了CIWOA-BPNN模型作为往复式空气压缩机效率预测工具的准确性和鲁棒性。4、对前期训练及测试表现最佳的往复式空气压缩机数字孪生模型进行效率预测及参数寻优工作。效率预测中,给定转速（r/min）、余隙容积（%）、压缩机排量（m3/s）、冷却水流量（m3/h）的值时,能快速求出所对应变量下的最优效率。参数寻优中,在给定压缩机排量（m3/s）的前提下,能快速计算出在最优效率下,转速（r/min）、余隙容积（%）、冷却水流量（m3/h）对应的数值。5、最终开发出了可视化的GUI页面,其中包括两个模块,第一个模块是往复式空气压缩机效率预测模块,可通过输入可控变量,实时计算出所对应的往复式空气压缩机当前效率;第二个模块是当给定压缩机排量（m3/s）的时候,在最优效率下,计算出转速（r/min）、余隙容积（%）、冷却水流量（m3/h）的具体数值,最终实现最优控制。