【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制系统，尤其涉及利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统及方法。
技术介绍
1、智能控制系统是一种应用先进的人工智能(ai)技术，对各种设备或系统进行动态控制和优化的
在空调领域，智能控制系统通过实时数据分析、学习算法等技术，使空调系统更加智能化、能效更高。
2、其中，利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统是一种应用人工智能技术来动态调节组合式空调机组的系统。其目的是通过实时监测、学习和优化控制，使空调机组在不同工作条件下实现最佳的能效表现，从而实现能源的有效利用。通过ai技术实时调整组合式空调机组的运行参数，使其在不同环境和负荷条件下保持最佳工作状态，提高系统整体的能效。通过智能控制系统，降低不必要的能耗，例如在低负荷时降低能耗，达到节能的目的。系统还可以根据环境条件和用户需求进行智能调节，提高空调系统对室内舒适度的适应性。通过传感器等设备实时监测室内外温度、湿度、负荷等数据。利用ai学习算法，系统能够根据历史数据和实时数据对空调机组的运行状态进行学习，并优化控制策略。通过云平台或其他远程控制手段，实现对空调机组的远程监控和调节。建立反馈机制，根据实际效果不断调整和优化智能控制系统，使其逐渐适应不同环境和使用条件。
3、传统的空调系统缺乏对用户行为的深度理解和适应能力，导致在满足个性化需求方面存在局限。缺乏对环境变化的预测能力，无法提前识别和适应环境变化，从而影响舒适性和效率。在故障预测和预警方面，现有系统的反应较慢，无法有效预防故障，导致维护成本和停机时间的增加。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统包括用户行为分析模块、环境预测模块、故障预警模块、模糊pid控制模块、边缘计算监控模块、自适应神经网络控制模块、综合数据处理模块、节能优化模块；
3、所述用户行为分析模块基于用户历史使用数据，采用深度学习算法进行行为模式识别，实时更新用户偏好，生成用户行为模式报告；
4、所述环境预测模块基于用户行为模式报告、历史环境数据，采用统计回归方法预测环境变化，生成环境变化预测报告；
5、所述故障预警模块基于环境变化预测报告，采用神经网络分析空调设备运行数据，实时预测、预警，生成故障预警信息；
6、所述模糊pid控制模块基于故障预警信息、实时环境数据，采用模糊逻辑与pid控制器结合方法进行空调系统调节，生成模糊pid控制参数；
7、所述边缘计算监控模块基于模糊pid控制参数，采用边缘计算方法进行实时监控和数据处理，生成实时监控数据；
8、所述自适应神经网络控制模块基于实时监控数据，采用自适应神经网络算法调整空调控制策略，生成自适应控制策略；
9、所述综合数据处理模块基于自适应控制策略，采用数据融合技术整合信息，进行全面分析，生成综合分析报告；
10、所述节能优化模块基于综合分析报告，采用优化算法调整空调运行参数，生成节能优化策略；
11、所述用户行为模式报告具体包括用户的使用习惯、偏好变化趋势、行为模式，所述环境变化预测报告具体指未来室内外环境变化的预测结果，所述故障预警信息具体包括故障类型、预测时间、维修建议措施，所述模糊pid控制参数具体包括控制器调节策略、参数设置、预期效果，所述实时监控数据具体包括空调运行状态、环境变化反馈、性能指标，所述自适应控制策略具体包括调整后空调运行参数、环境适应性、用户满意度提升方法，所述综合分析报告具体包括空调系统整体性能、能效评估、改进建议，所述节能优化策略具体包括参数优化、运行模式调整和定期维护计划。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述用户行为分析模块包括行为模式子模块、偏好更新子模块、数据收集子模块、神经网络训练子模块；
13、所述行为模式子模块基于用户历史使用数据，采用深度学习算法进行模式识别，生成用户行为模式分析报告；
14、所述偏好更新子模块基于用户行为模式分析报告，采用实时分析方法，更新用户偏好设置，生成实时用户偏好报告；
15、所述数据收集子模块基于实时用户偏好报告，采用数据挖掘技术，生成用户数据集；
16、所述神经网络训练子模块基于用户数据集，采用机器学习训练方法，训练神经网络模型，生成用户行为模式报告。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述环境预测模块包括室内环境分析子模块、室外环境分析子模块、数据融合子模块、预测算法子模块；
18、所述室内环境分析子模块基于用户行为模式报告和历史环境数据，采用数据分析技术，进行室内环境分析，生成室内环境分析报告；
19、所述室外环境分析子模块基于室内环境分析报告，采用环境监测方法，分析室外环境变化，生成室外环境分析报告；
20、所述数据融合子模块基于室内环境分析报告、室外环境分析报告，采用数据融合技术，生成环境数据综合报告；
21、所述预测算法子模块基于环境数据综合报告，采用统计回归方法，预测未来环境变化，生成环境变化预测报告。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述故障预警模块包括故障预测子模块、预警信号子模块、设备分析子模块、神经网络应用子模块；
23、所述故障预测子模块基于环境变化预测报告，采用神经网络分析技术，生成故障预测分析报告；
24、所述预警信号子模块基于故障预测分析报告，采用实时监测技术，生成故障预警信号；
25、所述设备分析子模块基于故障预警信号，采用设备诊断技术，生成设备状态报告；
26、所述神经网络应用子模块基于设备状态报告，采用深度学习应用方法，进行故障预测、预警，生成故障预警信息。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述模糊pid控制模块包括模糊逻辑子模块、pid调节子模块、参数自适应子模块、控制执行子模块；
28、所述模糊逻辑子模块基于故障预警信息和实时环境数据，采用模糊逻辑处理算法，生成模糊逻辑分析报告；
29、所述pid调节子模块基于模糊逻辑分析报告，采用pid调节算法，进行空调系统调整优化，生成pid调节参数；
30、所述参数自适应子模块基于pid调节参数，采用自适应调节技术，优化控制参数，生成自适应控制参数；
31、所述控制执行子模块基于自适应控制参数，采用执行控制算法，生成模糊pid控制参数。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述边缘计算监控模块包括数据采集子模块、实时处理子模块、监控反馈子模块、边缘ai子模块；
33、所述数据采集子模块基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述系统包括用户行为分析模块、环境预测模块、故障预警模块、模糊PID控制模块、边缘计算监控模块、自适应神经网络控制模块、综合数据处理模块、节能优化模块；
2.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述用户行为分析模块包括行为模式子模块、偏好更新子模块、数据收集子模块、神经网络训练子模块；
3.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述环境预测模块包括室内环境分析子模块、室外环境分析子模块、数据融合子模块、预测算法子模块；
4.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述故障预警模块包括故障预测子模块、预警信号子模块、设备分析子模块、神经网络应用子模块；
5.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述模糊PID控制模块包括模糊逻辑子模块、PID调节子模块、参数自适应子模块、控制执行子模块；
6.根据权利要求
7.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述自适应神经网络控制模块包括神经网络学习子模块、策略调整子模块、环境适应子模块、用户反馈子模块；
8.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述综合数据处理模块包括数据整合子模块、分析计算子模块、报告生成子模块、信息反馈子模块；
9.根据权利要求1所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述节能优化模块包括参数优化子模块、能效评估子模块、运行调节子模块、节能监控子模块；
10.利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的利用AI动态调节组合式空调机组的节能控制系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述系统包括用户行为分析模块、环境预测模块、故障预警模块、模糊pid控制模块、边缘计算监控模块、自适应神经网络控制模块、综合数据处理模块、节能优化模块；
2.根据权利要求1所述的利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述用户行为分析模块包括行为模式子模块、偏好更新子模块、数据收集子模块、神经网络训练子模块；
3.根据权利要求1所述的利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述环境预测模块包括室内环境分析子模块、室外环境分析子模块、数据融合子模块、预测算法子模块；
4.根据权利要求1所述的利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述故障预警模块包括故障预测子模块、预警信号子模块、设备分析子模块、神经网络应用子模块；
5.根据权利要求1所述的利用ai动态调节组合式空调机组的节能控制系统，其特征在于：所述模糊pid控制模块包括模糊逻辑子模块、pid调节子模块、参数自适应...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱达云，张琪，刘治国，王建军，
申请(专利权)人：无锡市天兴净化空调设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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