申请/专利权人：浙江科尔泵业股份有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117803580A

主分类号：F04D15/00

分类号：F04D15/00;G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请公开了一种基于机器学习的离心泵的节能控制方法和装置。其中，该方法包括：从数据库中获取离心泵的历史数据；对历史数据进行数据标准化处理和数据去噪；利用得到的训练数据，对基于机器学习的原始自适应控制模型进行训练，得到目标自适应控制模型；将水泵扬程实时数据、水泵出口压力实时数据、水泵电机的电流实时数据以及电压实时数据，输入目标自适应控制模型，得到离心泵的水泵流量、水泵效率、最优水泵转速及对应输出功率；根据以上得到的离心泵信息，调整离心泵的状态参数，并根据调整后的离心泵的当前能效值和历史能效值，确定下一次调整时运行参数的调整方向，本申请解决了相关技术中离心泵的运行能耗较大的技术问题。

主权项：1.一种基于机器学习的离心泵的节能控制方法，其特征在于，包括：从数据库中获取离心泵的运行相关参数的历史数据，其中，所述历史数据包括离心泵的水力性能数据和状态数据，所述水力性能数据包括水泵扬程、水泵效率、水泵出口压力以及水泵转速，所述状态数据包括用于驱动所述离心泵的水泵电机的水泵电机电流、水泵电机电压以及水泵电机功率；对所述历史数据进行预处理，其中，所述预处理包括对不同数据格式的数据进行数据标准化处理和采用随机森林方法对数据进行数据去噪；利用预处理后得到的训练数据，对建立的原始自适应控制模型进行训练，得到目标自适应控制模型，其中，所述原始自适应控制模型是基于机器学习的节能离心泵的运行控制模型；将采集的离心泵的水泵扬程实时数据、水泵出口压力实时数据、水泵电机的电流实时数据以及水泵电机的电压实时数据，输入所述目标自适应控制模型，得到所述离心泵的水泵流量、水泵效率、最优水泵转速及对应输出功率；根据得到的离心泵的水泵流量、水泵效率、最优水泵转速及对应输出功率，调整离心泵的状态参数，并根据调整后的离心泵的当前能效值和历史能效值，确定下一次调整时运行参数的调整方向。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江科尔泵业股份有限公司 基于机器学习的离心泵的节能控制方法和装置

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