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申请/专利权人：成都云微交通科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动策略的风机故障应急预测控制方法，涉及智能风机控制算法领域，本发明通过历史数据集采集风机在常规状态和应急状态下的内部状态数据和外部环境数据，利用这些数据构建并训练深度学习模型，从而实现对风机状态的准确预测和智能控制。并且本发明提出的智能化控制方法不仅能够提高风机的运行效率，降低维护成本，还能够显著提升系统的安全性和可靠性。
主权项：1.一种基于数据驱动策略的风机故障应急预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过历史数据集采集常规状态和应急状态下的风机内部状态数据和外部环境数据，所述内部状态数据包括电流电压数据，振幅转速数据，所述外部环境数据包括外部构件状态数据、温度数据和大气数据；S2.以采集的风机常规状态和应急状态下的内部状态数据和外部环境数据作为样本数据构建并训练深度学习模型，通过深度学习模型输出预测结果和控制决策，所述预测结果包括风机故障应急状态和风机常规状态，所述控制决策包括风机调整参数和风机工作模式选择风机状态；S3.使用构建好的深度学习模型，输入新数据，控制端根据输出的预测结果和控制决策对风机进行控制调整；其中，所述步骤S2具体包括以下子步骤：S201.根据样本数据定义状态空间，并定义关于样本数据的风机控制动作的动作空间，设计奖励函数；S202.通过循环神经网络构建常规策略网络和应急策略网络；S203.定义循环神经网络模型的损失函数，所述损失函数分别包括策略损失函数、价值损失函数、应急损失函数，根据定义的策略损失函数、价值损失函数、应急损失函数计算总损失函数；S204.模型建立与训练，并将风机前端数据采集单元采集的传感数据输入至训练好的模型，输出风机工作的风机控制决策和风机工作模式控制决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都云微交通科技有限公司 一种基于数据驱动策略的风机故障应急预测控制方法
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