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申请/专利权人：无锡冠亚恒温制冷技术有限公司

摘要：本发明涉及消防安全技术领域，具体涉及水冷机环境适应性智能调节系统，包括环境感知模块、数据处理模块、冷却需求预测模块、智能调节模块、执行机构模块和故障预测与自愈模块，环境感知模块实时监测环境温度，数据处理模块对环境数据进行分析和处理，冷却需求预测模块预测最优冷却策略，智能调节模块计算最佳操作指令，执行机构模块调整水冷机的运行参数，故障预测与自愈模块在故障发生前进行预警和处理，故障发生时，启动自愈机制，本发明通过智能调节模块接收预测的冷却需求参数，计算最佳操作指令，通过调节这些参数，系统能够动态响应环境和需求变化，实现高效节能的冷却效果，显著提高了水冷机系统的运行效率。

主权项：1.水冷机环境适应性智能调节系统，其特征在于，包括环境感知模块、数据处理模块、冷却需求预测模块、智能调节模块、执行机构模块和故障预测与自愈模块，其中；所述环境感知模块负责实时监测环境数据，环境数据包括温度、湿度和空气质量，并将环境数据传送至数据处理模块；所述数据处理模块对接收到的环境数据进行分析和处理，根据预设的算法模型，输出对应的冷却需求参数到冷却需求预测模块，所述数据处理模块具体包括：数据接收：接收环境感知模块的环境数据，包括温度、湿度和空气质量；数据存储单元：接收到的环境数据被存储在数据存储单元中，包括实时环境数据和历史环境数据；算法处理：根据预设的算法模型对环境数据进行分析和处理；冷却需求参数生成：经过分析处理，算法处理单元生成对应的冷却需求参数，冷却需求参数包括冷却水的流速、温度设定点、风扇速度；所述算法处理具体包括：温度分析模型：温度分析模型基于当前温度与历史温度数据的变化趋势，预测冷却需求，设当前温度为摄氏度,历史温度数据为，计算为： ；其中，为温度需求，为设定温度，和为模型系数，为温度变化率，，其中，为当前时间点的环境温度，为历史某个时间点的环境温度数据，为当前时间点，系统在该时间点采集当前温度，为历史时间点，对应的时间点，表示历史温度数据的采集时间；湿度分析模型：湿度分析模型基于当前湿度与历史湿度数据的变化趋势，预测冷却需求，设当前湿度为,历史湿度数据为，计算为： ；其中，为湿度需求，为设定湿度，和为模型系数，为湿度变化率，，为当前时间点的环境湿度，为历史某个时间点的环境湿度数据，为当前时间点，表示系统记录当前湿度的时间，为历史时间点，表示系统记录历史湿度的时间；空气质量分析模型：空气质量分析模型基于当前空气质量与历史空气质量数据的变化趋势，预测冷却需求，设当前空气质量指数为,历史空气质量数据为，计算为： ；其中，为空气质量需求，为设定空气质量指数，和为模型系数，为空气质量变化率，，为当前时间点的空气质量指数，为历史某个时间点的空气质量指数，为当前时间点，表示采集当前空气质量的时间，为历史时间点，表示记录历史空气质量数据的时间；综合分析模型：综合分析模型将温度、湿度和空气质量的需求综合起来，生成最终的冷却需求参数，计算为：；其中，为最终冷却需求，、和为各需求的权重系数；所述冷却需求预测模块根据来自数据处理模块的数据，结合历史冷却效果数据，预测最优冷却策略，并传递至智能调节模块；所述智能调节模块接收来自冷却需求预测模块的策略，并计算最佳操作指令，包括冷却水的流速、温度和启停时间，随后指导执行机构模块进行相应调整；所述执行机构模块根据智能调节模块的指令，调整水冷机的运行参数，包括水泵的速度和冷却设备的开关，以达到预定的冷却效果；所述故障预测与自愈模块通过对环境感知模块和数据处理模块的实时数据进行分析，利用机器学习算法预测会出现的故障，并在故障发生前进行预警和处理，在故障发生时，启动自愈机制，通过自动调节冷却参数或切换到备用冷却单元，确保冷却装置的连续运行。

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