基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，该系统包括工况数据采集模块、数据预处理模块、Informer工况预测模块、双向工况自学习模块、深度强化学习决策模块、异步决策同步校正模块与导叶角度执行模块，各模块间形成逻辑闭环，用于对轴流泵在双向复杂工况下的运行状态进行实时数据采集、处理、预测和自适应导叶角度调控。该系统通过Informer算法实现复杂工况的高精度预测，通过深度强化学习实现工况状态与导叶角度的映射学习与优化，并结合异步决策与同步校正机制生成精准控制指令。本发明专利技术提高了轴流泵在双向工况下导叶控制的响应速度、调节精度和智能化水平，适用于高动态调节需求的水力机械设备运行环境。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及流体机械控制，尤其涉及基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统。

技术介绍

1、随着现代工业领域的不断发展，轴流泵以其高效率、大流量和良好的运行性能，广泛应用于城市排水、农业灌溉、水利工程、船舶推进及工业循环冷却等多个
轴流泵运行过程中通过调整导叶角度，能够有效调节流量与扬程，进而达到提高泵系统整体运行效率与适应复杂工况需求的目的。近年来，随着工程环境复杂性的提升，轴流泵所面临的运行工况逐渐呈现出更明显的非稳态和双向变化特征，传统导叶控制系统的智能化程度与自适应能力逐渐难以满足实际应用的需要。

2、当前轴流泵导叶控制技术的研究主要集中在基于机理模型或简单经验规则的控制策略。机理模型法通过建立轴流泵数学模型并推导水力性能关系，利用控制理论方法，如比例-积分-微分(pid)控制器实现导叶角度的调节。这类方法的典型特点是控制原理明确、结构简单、易于实现，但其在处理复杂非线性特征和未知扰动时表现不足，尤其是在工况快速变化和双向运行条件下，常常表现出响应迟缓、控制精度差及稳定性降低的问题。

3、针对上述不足，近年来本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，其特征在于，包括如下模块：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，其特征在于，模块之间通过如下方法实现：

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，所述S2具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，所述S3具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，所述S32具体包括：

6.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，其特征在于，包括如下模块：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，其特征在于，模块之间通过如下方法实现：

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，所述s2具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴流泵导叶双向工况自适应控制系统，所述s3具体包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：孟凡，李彦军，王洪亮，
申请(专利权)人：常州工学院，
类型：发明
国别省市：