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申请/专利权人：华南理工大学;华南理工大学建筑设计研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种风塔通风系统内通风设备的智能控制方法，涉及通风系统技术领域，由循环神经网络训练获取相应的通风系统控制模型，由传感器网络在隧道内进行数据采集，并在采集数据存在异常时，由通风系统控制模型对通风设备的控制参数进行调整，并依据报警指令发出的时间构建报警频度，若报警频度超过预期，由训练后的设备故障预测模型对通风设备进行故障预测，若由预测数据生成的故障系数超过预期，在对预测数据进行特征提取后，由通风设备维护知识图谱为通风设备给出相应的维护方案，依次对存在故障风险的通风设备进行维护。可以判断通风设备是否存在故障，对通风设备的故障预测，在通风设备可能存在故障时，能够提前发现和处理。

主权项：1.一种风塔通风系统内通风设备的智能控制方法，其特征在于：包括，对隧道内的行车数据进行检测，由获取的行车数据构建通风需求系数，若通风需求系数超过需求阈值，在隧道内部进行数据采集并训练获取隧道通风模型，由隧道通风模型为隧道设定通风需求量；在隧道内布置传感器网络，并对传感器网络内的各个传感器的数据采集频率进行约束，在数据采集周期内依据约束频率进行数据采集，并将采集到的数据汇总；由循环神经网络训练获取相应的通风系统控制模型，并在预设测试条件下对其进行性能测试，由测试数据构建相应的性能系数，若性能系数低于性能阈值，为通风系统控制模型匹配对应的优化方案；由传感器网络在隧道内进行数据采集，并在采集数据存在异常时，由通风系统控制模型对通风设备的控制参数进行调整，并依据报警指令发出的时间构建报警频度，若报警频度超过预期，向外部发出故障预测指令；由训练后的设备故障预测模型对通风设备进行故障预测，若由预测数据生成的故障系数超过预期，在对预测数据进行特征提取后，由通风设备维护知识图谱为通风设备给出相应的维护方案，依次对存在故障风险的通风设备进行维护；其中，对运行功率及运行噪音做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间内，依据如下方式构建故障系数： ；权重系数，，，且，为运行功率在预测周期内的均值，为运行功率的合格标准值；为运行噪音在预测周期内的均值，为运行噪音的合格标准值。

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