【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及控制阀调节，具体为自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统。
技术介绍
1、在现代船舶工程领域，电动控制阀执行器扮演着极为关键的角色，它们被比喻为船舶流体输送系统的“智能开关”，负责精准调控燃油、润滑油、海水、淡水等各类流体介质的流量与流向。这些执行器是确保船舶众多关键系统（如动力系统、冷却系统、压载水系统等）正常运行的核心部件。随着船舶技术朝着大型化、自动化、智能化方向的迅猛发展，电动控制阀执行器在复杂多变的船舶环境中的重要性日益凸显；
2、尽管电动控制阀执行器在船舶系统中发挥着重要作用，但在实际应用中，它们也暴露出诸多棘手问题。这些问题包括在多变的船舶环境中对精准控制的需求与执行器性能之间的矛盾，以及在极端工况下保持稳定运行的挑战。此外，随着船舶环境的复杂性增加，传统的电动控制阀执行器在适应性、故障预测和自我调节能力方面显示出了局限性，这些问题直接影响了船舶系统的可靠性和安全性。
3、为了解决上述缺陷，现提供技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现代船舶中电动控制阀执行器在复杂多变环境下精准调控和稳定性保持的问题，而提出自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，包括：
4、环境判断模块，通过分布于电动控制阀周边的多种传感器采集环境数据，经信号调理和微处理器运用算法处理，识别船舶
5、实时监测模块，追踪电动控制阀运行参数，实时获取并传输电机电流、阀门开度位移和电机转速数据；同时与环境判断模块交互，构建多变量关联监测矩阵，依据预定义规则和数据挖掘、深度学习技术分析数据，协同判断故障风险，为调节决策提供综合数据支撑；
6、自适应调节模块，依据环境判断模块识别的工况从策略库匹配初始策略，策略库按工况分类存储多种控制参数集并持续优化，通过收集运行数据评估性能、分析偏差调整策略，同时预测环境变化、验证预调整策略，利用机器学习和强化学习优化策略，经功率驱动单元操控执行器电机实现阀门适配调节；
7、反馈优化模块，实时比对执行器实际运行参数与调节指令目标，借助pid控制器修正偏差，实现闭环控制保障精准运行；按周期积累运行数据，利用lstm模型训练优化，挖掘工况调节规律，反向迭代优化策略库和自适应算法参数，提升系统对船舶复杂环境的适应能力。
8、进一步的，所述环境判断模块执行过程如下：
9、遍布于电动控制阀及周边点位，构建多维度感知体系，包括：温度传感器采用铂电阻温度探测器；振动传感器选用微机电系统加速度计；电磁干扰监测借助宽频带环形天线搭配频谱分析仪；
10、各传感器采集数据经信号调理电路实现放大、滤波、模数转换汇总后，输入内置算法的微处理器；
11、运用大数据聚类分析与深度学习中的卷积神经网络算法，对短期、中期、长期环境数据剖析，以船舶典型工况样本训练卷积神经网络模型，识别当下所处工况分类，为后续调节锚定基础情境；
12、实施差异化监测路径，以适配复杂的船舶结构；针对不同位置特点优化传感器布局。
13、进一步的，所述环境判断模块实施差异化监测路径的如下：
14、为每个电动控制阀赋予唯一身份编码，编码规则融入位置信息，依编码自动分类存储传感器数据，构建独立数据集，使各位置执行器数据各安其位；在对不同位置的电动控制阀进行分类时，通过分析电动控制阀监测数据的相似度进行区分，具体过程如下：
15、对从各个电动控制阀执行器收集到的监测数据进行清洗；采用统计方法，识别和剔除异常值；同时，检查数据的完整性，对于缺失的数据点，采用线性插值或均值填充等方法进行补充；并将不同参数的量纲和数值范围通过最小-最大归一化方法进行归一化处理；
16、对于电动控制阀的监测数据向量，设电动控制阀a的监测数据向量为，电动控制阀b的监测数据向量为，其中t、h、v、a分别为温度、湿度、振动和电磁干扰四个参数；
17、通过公式计算电动控制阀a与电动控制阀b监测数据的相似度：，式中为电动控制阀a与电动控制阀b监测数据的余弦相似度，值域为；
18、将每个电动控制阀看作一个单独的类，通过计算每对电动控制阀之间的余弦相似度选择余弦相似度最高的一对电动控制阀，将它们合并为一个新的类，重复这个过程，不断合并相似度达到标准的类，直到达到预设的停止条件，预设的停止条件包括类的数量达到预设值或者类间相似度低于预设阈值，以得到一个层次化的分类结果，从最细粒度的每个电动控制阀为一类，到最终合并为几个大的类别；针对不同类别的电动控制阀进行统一的控制策略。
19、进一步的，所述实时监测模块的具体操作步骤如下：
20、电动控制阀运行参数追踪：聚焦电动控制阀运行指标，通过在电机绕组嵌入电流传感器、在传动链条或滚珠丝杠加装位移编码器、在电机轴端配置转速传感器，实时获取电机电流、阀门开度位移、电机转速参数，每秒按照预设频率进行采样更新数据，以数字信号形式直传自适应调节模块，把控电动控制阀即时工作状态；
21、环境辅助变量同步监测：与环境判断模块数据交互，持续关注温度、湿度、振动、电磁干扰环境参量动态，结合执行器运行参数，构建多变量关联监测矩阵，为调节决策提供综合、立体数据支撑。
22、进一步的，所述实时监测模块中环境辅助变量同步监测的具体操作步骤如下：
23、接收到来自环境判断模块的温度、湿度、振动幅值及频率、电磁干扰频谱及强度数据，以及自身采集的电动控制阀电机电流、阀门开度位移、电机转速参数后，对各类数据按统一格式进行整理；为每个数据赋予时间戳、数据来源标识、物理量单位关键元信息；
24、构建二维矩阵结构，行维度对应时间序列，列维度划分不同监测变量，依次罗列温度、湿度、振动各轴向数据、电磁干扰指标、电机电流、阀门开度、电机转速；
25、将实时采集并格式化的数据依对应行列位置填充进矩阵，形成随时间动态更新、多变量融合的数据拼图，呈现各参量在不同时刻交互变化态势；
26、内置预定义故障关联规则，监测矩阵数据更新时，依序比对各规则条件，一旦匹配，即刻生成初级故障预警信号，附带相关参量数据详情供后续深度分析；
27、对触发预警或长期积累的监测矩阵历史数据，运用数据挖掘算法与深度学习模型展开剖析；挖掘不同环境因素与执行器运行故障间非线性关系，验证、细化故障风险类别与严重程度评估，输出包含故障类型、发生位置、预估故障时间范围的综合诊断报告，为自适应调节模块精准施策提供详实依据。
28、进一步的，所述自适应调节模块的具体操作步骤如下：
29、策略库预存与智能匹配：依托存储单元，内置船舶全工况谱系下电动控制阀调节策略库，按工况精细分类存储电机驱动电压、电流本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述环境判断模块执行过程如下：
3.根据权利要求2所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述环境判断模块实施差异化监测路径的如下：
4.根据权利要求1所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述实时监测模块的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述实时监测模块中环境辅助变量同步监测的具体操作步骤如下：
6.根据权利要求1所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述自适应调节模块的具体操作步骤如下：
7.根据权利要求6所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述自适应调节模块中对调节策略库进行持续性优化的具体操作步骤如下：
8.根据权利要求7所述的自适应多环境船舶电动控制阀执
9.根据权利要求1所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述反馈优化模块的执行过程如下：
...【技术特征摘要】
1.自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述环境判断模块执行过程如下：
3.根据权利要求2所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述环境判断模块实施差异化监测路径的如下：
4.根据权利要求1所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述实时监测模块的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的自适应多环境船舶电动控制阀执行器的智能调节系统，其特征在于，所述实时监测模块中环境辅助变量同步监测的具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑纬，郑阳，梁水清，陈国伟，李怀，赵百达，戴承浩，
申请(专利权)人：温州合力自动化仪表有限公司，
类型：发明
国别省市：
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