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申请/专利权人：金华精研机电股份有限公司

摘要：本发明公开了一种锂电空气压缩机智能控制方法，涉及空气压缩机智能控制技术领域，其通过实时监测采集锂电空气压缩机的电流、转速、温度、排气温度、压力、锂电池电压和锂电池容量等运行状态数据，并利用数据处理和深度学习技术来进行该锂电空气压缩机的运行状态数据的时序特征关联分析，以此基于实时运行情况来判断该锂电空气压缩机运行状态是否存在异常，且在判定运行状态存在异常时暂停所述被监测锂电空气压缩机并发出预警提示，能够对锂电空气压缩机的运行状态进行实时监测和分析，以提高对锂电空气压缩机异常检测的自动化程度和准确程度，从而优化锂电空气压缩机设备的使用寿命和性能，确保设备的安全性和稳定性。

主权项：1.一种锂电空气压缩机智能控制方法，其特征在于，包括：获取被监测锂电空气压缩机在预定时间段内的运行状态数据的时间序列，其中，所述运行状态数据包括压缩机电流、压缩机转速、压缩机温度、压缩机排气温度、压缩机压力、锂电池电压和锂电池容量；基于预定时间尺度对所述运行状态数据的时间序列进行序列切分以得到运行状态数据局部时间序列的序列；对所述运行状态数据局部时间序列的序列中的各个运行状态数据局部时间序列进行运行状态局部时序语义分析以得到运行状态局部时域关联语义特征向量的序列；对所述运行状态局部时域关联语义特征向量的序列进行全时域运行状态时序语义关联分析以得到被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量作为被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征；基于所述被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征，确定运行状态是否存在异常，并确定是否暂停所述被监测锂电空气压缩机并发出预警提示，其包括：将所述被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示运行状态是否存在异常；响应于所述分类结果为运行状态存在异常，暂停所述被监测锂电空气压缩机并发出预警提示；其中，将所述被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示运行状态是否存在异常，包括：使用所述分类器的全连接层对所述被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量进行全连接编码以得到被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联编码分类特征向量；将所述被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联编码分类特征向量输入所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果；还包括训练步骤：用于对基于卷积神经网络模型的运行状态时序特征提取器、基于LSTM模型的运行状态时序关联特征提取器和所述分类器进行训练；所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括被监测锂电空气压缩机在预定时间段内的训练运行状态数据的时间序列，以及，所述运行状态是否存在异常的真实值；基于预定时间尺度对所述训练运行状态数据的时间序列进行序列切分以得到训练运行状态数据局部时间序列的序列；使用所述基于卷积神经网络模型的运行状态时序特征提取器对所述训练运行状态数据局部时间序列的序列进行特征提取以得到训练运行状态局部时域关联语义特征向量的序列；将所述训练运行状态局部时域关联语义特征向量的序列通过所述基于LSTM模型的运行状态时序关联特征提取器以得到训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量；将所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的反向传播来对所述基于卷积神经网络模型的运行状态时序特征提取器、所述基于LSTM模型的运行状态时序关联特征提取器和所述分类器进行训练，其中，在每次所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量通过所述分类器进行分类回归的迭代时，对所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量进行优化；其中，在每次所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量通过所述分类器进行分类回归的迭代时，对所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量进行优化，包括：在每次所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量通过所述分类器进行分类回归的迭代时，以如下优化公式对所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量进行优化；其中，所述优化公式为： 其中，和分别是所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量的1范数和2范数的平方，是所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量的长度，且是权重超参数，是所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量中第个位置的特征值，是优化后的所述训练被监测锂电空气压缩机运行状态时序语义关联特征向量中第个位置的特征值，是以2为底的对数函数值。

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