[发明专利]一种基于数据驱动的空压机系统控制方法

说明书

本发明公开了一种基于数据驱动的空压机系统控制方法，包括如下步骤：S1)收集空压机系统中各空压机组以及配套干燥机组的输入参数和输出响应；S2)应用基于RNN的LSTM深度神经网络算法，结合遗传算法，建立最优系统预测模型；S3)通过LSTM‑GA预测模型预测下一时刻用气量，提前给出最优控制输出策略。本发明提供的基于数据驱动的空压机系统控制方法，在保证供气需求的前提下，减少人为干预，保证出气压力稳定，并最大程度提高系统整体能效，达到节能的目的。

技术领域

本发明涉及一种空压机系统控制方法，尤其涉及一种基于数据驱动的空压机系统控制方法。

背景技术

空气压缩机与水泵构造类似，是一种用以压缩气体的设备。空压机系统的目的很简单：将空气压缩到一定程度，并将之稳定输送。这种压缩空气专业应用于为工具和机器提供动力，或是特定工艺流程，比如石油炼焦等。空压机系统小到便携式机组，大到能够驱动整个制造设备的大型工业机器。

常见的空压机系统主要是有下述四个部分组成：

第一：空压机。空压机是最主要的设备，是空压机站的核心，是生产压缩空气的机器。市场上常用的空压机机型有活塞式空压机、螺杆式空压机和离心式空压机三种。

第二：储气罐。储气罐的作用很重要，主要作用有四个，储存压缩空气，满足突发用气需求，确保稳定用气；稳定气压，消除气流；降低压缩空气的温度，达到初步冷却效果；分离压缩空气当中液态的水分和油分，使压缩空气质量更高。

第三：干燥机。干燥机中主要包括冷冻式干燥机和吸附式干燥机两种，它的作用是分离压缩空气当中气态的水分，将高热的压缩空气通过冷媒压缩机降到露点温度，释放出压缩空气当中99％的水分。

第四：过滤器。过滤器的作用是将压缩空气当中水份、粉尘和油污最大程度的过滤掉，按照过滤程度可分为初级过滤和精密过滤。

大型的空压机系统往往需要用到多台空压机和干燥机，输入输出参数众多，控制比较复杂，如何保证出气压力稳定，并最大程度提高系统整体能效具有很大难度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于数据驱动的空压机系统控制方法，在保证供气需求的前提下，减少人为干预，保证出气压力稳定，并最大程度提高系统整体能效，达到节能的目的。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于数据驱动的空压机系统控制方法，包括如下步骤：S1)收集空压机系统中各空压机组以及配套干燥机组的输入参数和输出响应；S2)应用基于RNN的LSTM深度神经网络算法，结合遗传算法，建立最优系统预测模型；S3)通过LSTM-GA预测模型预测下一时刻用气量，提前给出最优控制输出策略。

进一步地，所述步骤S1中的输入参数包括每台空压机组以及整个系统运行时间、加载时间、干燥机组运行时间，所述步骤S1中的输出响应包括空压机系统运行功率、总管输出压力及流量。

进一步地，所述步骤S2包括输入变量：送电时间x_ij,运行时间y_ij,加载时间z_ij,输出气压p_ij,时间t_j；i为第i台空压机，取值范围1-8；j为按照时间顺序编的组号；输出空压机系统出口压力P，流量F以及耗电量Q；预测模型约束条件：工作启停时间、空压机启停频率、空压机输出气压范围、压缩空气系统输出气压范围。