一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术涉及空压机技术领域，尤其涉及一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法，控制系统包括压力采集模块、AI算法模块及空压机的控制单元，其特征在于，AI算法模块由深度卷积网络搭建而成，AI算法模块基于后台服务器运行，后台服务器采用Ubuntu14.04操作系统、win7系统或win10系统，压力采集模块及控制单元均通过导线与AI算法模块电性连接。本发明专利技术利用AI算法模块、压力采集模块及控制单元间的相互配合，能实现空压机的AI精度控制、主管网压力反向控制、单一目标压力控制，能有效恒定压缩空气主管网压力，减小压力波动，消除空压机空载浪费，实现节能效果，具有市场前景，适合推广。适合推广。

【技术实现步骤摘要】
一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法


[0001]本专利技术涉及空压机
，尤其涉及一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法。

技术介绍

[0002]空气压缩机是一种用以压缩气体的设备。空气压缩机与水泵构造类似。大多数空气压缩机是往复活塞式，旋转叶片或旋转螺杆。离心式压缩机是非常大的应用程序，现有的空压机在运行时，由于多台设备压力带宽，末端压力波动大，空压机设备出现加卸载现象，末端压力不稳定，能耗浪费较大，为此我们提出一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法来解决以上问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在现有的空压机在运行时易出现卸载现象，末端压力不稳定，能耗浪费较大的缺点，而提出的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0005]设计一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，包括压力采集模块、AI算法模块及空压机的控制单元，其特征在于，所述AI算法模块由深度卷积网络搭建而成，AI算法模块基于后台服务器运行，所述后台服务器采用Ubuntu14.04操作系统、win7系统或win10系统，所述压力采集模块及控制单元均通过导线与AI算法模块电性连接。
[0006]优选的，所述压力采集模块设置在压缩空气主网管末端的压力点。
[0007]优选的，所述压力采集模块包括内压采集模块、外压采集模块及负压采集模块。
[0008]优选的，所述空压机包括工频机和变频机。
[0009]优选的，所述控制单元用于控制空压机的运行及停止。
[0010]优选的，所述后台服务器选择Tomcat7.OWeb服务器。
[0011]优选的，，所述AI算法模块包括:
[0012]算法管理模块：用以接收开发者提交的算法，接收算法需求信息，同时对所述算法进行测试和发布；
[0013]SDK管理模块：用以管理辅助软件的相关文档，范例与数据传输；
[0014]算法发布模块；用以发布数据指令，最终产生输出控制信息；
[0015]模型管理模块；用以对其建构的数据框架或其搭造的模型进行管理。
[0016]一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制方法，具体包括以下步骤：
[0017]S1、通过压力采集模块采集压缩空气主管网末端压力值，所述末端压力值上传反馈至AI算法模块，用该压力点的监测值通过AI算法模块的精度控制功能控制控制单元，反向控制多台空压机的运行与停止，多台机器按照实际监测的压力值，根据机器产气量的最佳组合配置工作，起机顺序和停机顺序按照软件设置的开关机方案运行，产气量大的工频
机作为基载保持加载运行，不出现卸载浪费现象，产气量小的机器以及变频机作为气量变化时的调节控制，根据AI变频控制变频机频率运行，根据末端用气量需求的变动调节变频器赫兹数，使空压机的产气量与末端监测流量实时匹配，多台机器按照同一末端压力目标值工作；
[0018]S2、工频机作为基载保持加载运行，不出现卸载浪费现象；
[0019]S3、变频机根据AI算法模块变频控制变频运行，根据末端用气量需求的变动调节变频器赫兹数，使末端压力保持在0.3bar波动范围内。
[0020]本专利技术提出的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统及控制方法，有益效果在于：利用AI算法模块、压力采集模块及控制单元间的相互配合，能实现空压机的AI精度控制、主管网压力反向控制、单一目标压力控制，能有效恒定压缩空气主管网压力，减小压力波动，消除空压机空载浪费，实现节能效果，具有市场前景，适合推广。
具体实施方式
[0021]下面结合具体实施例来对本专利技术做进一步说明。
[0022]实施例：
[0023]一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，包括压力采集模块、AI算法模块及空压机的控制单元，控制单元用于控制空压机的运行及停止，空压机包括工频机和变频机，压力采集模块设置在压缩空气主网管末端的压力点，压力采集模块包括内压采集模块、外压采集模块及负压采集模块。
[0024]AI算法模块由深度卷积网络搭建而成，AI算法模块包括:
[0025]算法管理模块：用以接收开发者提交的算法，接收算法需求信息，同时对算法进行测试和发布；
[0026]SDK管理模块：用以管理辅助软件的相关文档，范例与数据传输；
[0027]算法发布模块；用以发布数据指令，最终产生输出控制信息；
[0028]模型管理模块；用以对其建构的数据框架或其搭造的模型进行管理。
[0029]AI算法模块基于后台服务器运行，后台服务器采用Ubuntu14.04操作系统、win7系统或win10系统，压力采集模块及控制单元均通过导线与AI算法模块电性连接，后台服务器选择Tomcat7.OWeb服务器。
[0030]一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制方法，具体包括以下步骤：
[0031]S1、通过压力采集模块采集压缩空气主管网末端压力值，所述末端压力值上传反馈至AI算法模块，用该压力点的监测值通过AI算法模块的精度控制功能控制控制单元，反向控制多台空压机的运行与停止，多台机器按照实际监测的压力值，根据机器产气量的最佳组合配置工作，起机顺序和停机顺序按照软件设置的开关机方案运行，产气量大的工频机作为基载保持加载运行，不出现卸载浪费现象，产气量小的机器以及变频机作为气量变化时的调节控制，根据AI变频控制变频机频率运行，根据末端用气量需求的变动调节变频器赫兹数，使空压机的产气量与末端监测流量实时匹配，多台机器按照同一末端压力目标值工作；
[0032]S2、工频机作为基载保持加载运行，不出现卸载浪费现象；
[0033]S3、变频机根据AI算法模块变频控制变频运行，根据末端用气量需求的变动调节
变频器赫兹数，使末端压力保持在0.3bar波动范围内。
[0034]本专利技术利用AI算法模块、压力采集模块及控制单元间的相互配合，能实现空压机的AI精度控制、主管网压力反向控制、单一目标压力控制，能有效恒定压缩空气主管网压力，减小压力波动，消除空压机空载浪费，实现节能效果，具有比PID调节响应速度快超调小的功能，对于压缩空气这种低阻尼波动大的负载调节具有相应速度快、精准调节的优势，用于压缩空气末端压力的调节显现出控制平稳、空压机节能运行的优点。适用于压缩空气节能控制的推广和应用，
[0035]以上所述，仅为本专利技术较佳的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术揭露的技术范围内，根据本专利技术的技术方案及其专利技术构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，包括压力采集模块、AI算法模块及空压机的控制单元，其特征在于，所述AI算法模块由深度卷积网络搭建而成，AI算法模块基于后台服务器运行，所述后台服务器采用Ubuntu14.04操作系统、win7系统或win10系统，所述压力采集模块及控制单元均通过导线与AI算法模块电性连接。2.根据权利要求1所述的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，其特征在于，所述压力采集模块设置在压缩空气主网管末端的压力点。3.根据权利要求1所述的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，其特征在于，所述压力采集模块包括内压采集模块、外压采集模块及负压采集模块。4.根据权利要求1所述的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，其特征在于，所述空压机包括工频机和变频机。5.根据权利要求1所述的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，其特征在于，所述控制单元用于控制空压机的运行及停止。6.根据权利要求1所述的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，其特征在于，所述后台服务器选择Tomcat7.OWeb服务器。7.根据权利要求1所述的一种基于末端压力的压缩空气AI精度控制系统，其特征在于，所述AI算法模块包括:算法管理模块：用以接收开发者...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛佳佳，赵龙，
申请(专利权)人：河北匠心智联软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：