申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117824372A

主分类号：F27D15/02

分类号：F27D15/02;F27D19/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种篦冷机多工况优化控制方法，包括以下步骤：步骤1、获取篦冷机四种工况的工况数据，采用KNN算法建立工况识别模型来区分四种工况的工况数据；步骤2、建立篦冷机的CARIMA模型作为篦冷机压力预测模型，并采用GPC算法作为目标函数；步骤3、建立四种工况的隶属度函数作为多工况参数控制器，根据隶属度函数选择对应工况的控制参数；然后使目标函数取最小值，由此得到每种工况对应选择的控制参数的最优控制量；步骤4、基于步骤3得到的最优控制量控制篦冷机工作。

主权项：1.篦冷机多工况优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取篦冷机在篦下压力下降工况、篦下压力平稳工况、篦下压力上升工况、篦下压力波动工况共四种工况的工况数据，对所述工况数据进行预处理后，基于工况数据采用自适应邻居权重的KNN算法建立工况识别模型，通过工况识别模型输出每种工况的工况数据对应的工况标签，由此区分四种工况的工况数据；步骤2、建立篦冷机的CARIMA模型作为篦冷机压力预测模型，并采用GPC算法作为控制算法建立篦冷机压力预测模型的目标函数；步骤3、根据每种工况对应的篦下压力、篦下压力临界值工况数据，建立四种工况的隶属度函数作为多工况参数控制器，根据隶属度函数选择对应工况的控制参数；然后使步骤2建立的目标函数取最小值，由此得到每种工况对应选择的控制参数的最优控制量；步骤4、基于步骤3得到的最优控制量控制篦冷机工作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 篦冷机多工况优化控制方法

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