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申请/专利权人：威海屹峰智能装备有限公司

摘要：本发明涉及流量调节技术领域，具体为氨气智能流量调节系统，系统包括：数据采集与实时监测模块基于氨气生产设备，收集实时流量数据，结合压力传感器反馈信号，分析氨气流动的动态变化，提取关键波动和趋势数据，生成氨气流量特征信号。本发明中，通过实时收集和监测氨气流量数据，结合动态变化的分析，能够有效捕捉流量中的关键波动和趋势，增强系统对环境变化的响应速度和准确性，利用实时修正的贝叶斯网络结构和概率分布，提升预测的准确性和系统的适应性，通过优化的预测机制通过精确的流量控制指令，实现阀门控制的实时调整，确保了氨气供应的精细管理，通过反馈模块实时监控调整效果，能够即时校正偏差，保证长期运行中的稳定性和可靠性。

主权项：1.氨气智能流量调节系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集与实时监测模块基于氨气生产设备，收集实时流量数据，结合压力传感器反馈信号，分析氨气流动的动态变化，提取关键波动和趋势数据，生成氨气流量特征信号；动态贝叶斯网络调整模块利用所述氨气流量特征信号，检查并修正贝叶斯网络的节点和连接，重新计算多个节点间的相关性和条件依赖，动态更新网络结构，调整概率分布，获取更新后的贝叶斯网络参数；所述更新后的贝叶斯网络参数的获取步骤具体为：从所述氨气流量特征信号开始，识别贝叶斯网络中需要调整的节点，采用公式： ；通过权重调整计算节点的初始影响力，生成节点影响力评估；其中，是第个节点的调整权重，表示节点在网络中的影响程度，是节点敏感度标准，用以标准化流量特征信号的影响力；利用所述节点影响力评估计算网络的节点间关系，采用公式： ；计算节点间的条件依赖性，获取网络依赖结构；其中，为网络依赖结构，为标准化系数，辅助调节的非线性影响；根据所述网络依赖结构，更新贝叶斯网络的概率分布，采用公式： ；更新概率模型，得到更新后的贝叶斯网络参数；其中，为更新后的贝叶斯网络参数，为微调参数，用于调整流量信号对概率分布的影响，为基准流量值，用于标准化的影响；SVM流量预测调节模块应用所述更新后的贝叶斯网络参数，对支持向量机模型进行参数调整和训练，分析当前接收的氨气流量数据，优化支持向量机模型并预测流量变化，生成预测的流量控制指令；所述预测的流量控制指令的获取步骤具体为：利用所述更新后的贝叶斯网络参数，调整支持向量机模型的参数，采用公式： ；生成调整后的支持向量机参数；其中，为调整后的支持向量机参数，是用于调节的线性影响系数，表示取的平方根以减小其量级，增加模型敏感度，是调节的非线性影响系数，表示支持向量机模型原始参数，表示取的平方，用以增强模型对原始参数变化的响应；基于所述调整后的支持向量机参数，分析当前接收的氨气流量数据，采用公式： ；估计当前数据与模型参数的适配度，生成适配度评估；其中，是适配度评估，是对于的标准化比例，采用平方根以保持数据尺度适中，规避极端值的过大影响；根据所述适配度评估，优化支持向量机模型并预测流量变化，采用公式： ；生成预测的流量控制指令；其中，为预测的流量控制指令，是用于平衡当前预测与历史数据的权重因子，表示取历史预测结果的平方，用于增加历史数据对新预测的影响；控制执行与反馈模块执行所述预测的流量控制指令，实时调整阀门控制，匹配预测需求，实时监控调整效果，获取调整后的流量反馈结果。

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