[发明专利]多气缸旋转式压缩机的切换控制方法在审
| 申请号: | 202310300022.9 | 申请日: | 2023-03-26 |
| 公开(公告)号: | CN116357574A | 公开(公告)日: | 2023-06-30 |
| 发明(设计)人: | 杨堃;鲁松慷;孙木胜;赵勇 | 申请(专利权)人: | 杨堃 |
| 主分类号: | F04C28/00 | 分类号: | F04C28/00 |
| 代理公司: | 郑州坤博同创知识产权代理有限公司 41221 | 代理人: | 王雅文 |
| 地址: | 310000 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 气缸 旋转 压缩机 切换 控制 方法 | ||
1.一种多气缸旋转式压缩机的切换控制方法,其特征在于,包括:
获取多气缸旋转式压缩机的第一气缸在预定时间段内多个预定时间点的气压值和温度值,以及,所述多气缸旋转式压缩机的第二气缸在所述多个预定时间点的气压值和温度值;
将所述多气缸旋转式压缩机的第一气缸在预定时间段内多个预定时间点的气压值和温度值分别按照时间维度排列为第一气压输入向量和第一温度输入向量后,对所述第一气压输入向量和所述第一温度输入向量进行关联编码以得到第一气缸气压-温度关联矩阵;
将所述多气缸旋转式压缩机的第二气缸在所述多个预定时间点的气压值和温度值分别按照时间维度排列为第二气压输入向量和第二温度输入向量后,对所述第二气压输入向量和所述第二温度输入向量进行关联编码以得到第二气缸气压-温度关联矩阵;
将所述第一气缸气压-温度关联矩阵和所述第二气缸气压-温度关联矩阵分别通过使用空间注意力的卷积神经网络模型以得到第一气缸气压-温度关联特征矩阵和第二气缸气压-温度关联特征矩阵;
计算所述第一气缸气压-温度关联特征矩阵相对于所述第二气缸气压-温度关联特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵;
基于所述第一气缸气压-温度关联特征矩阵和所述第二气缸气压-温度关联特征矩阵之间的转移响应特征矩阵,对所述分类特征矩阵进行特征分布优化以得到优化分类特征矩阵;以及
将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示是否进行切换。
2.根据权利要求1所述的多气缸旋转式压缩机的切换控制方法,其特征在于,将所述多气缸旋转式压缩机的第一气缸在预定时间段内多个预定时间点的气压值和温度值分别按照时间维度排列为第一气压输入向量和第一温度输入向量后,对所述第一气压输入向量和所述第一温度输入向量进行关联编码以得到第一气缸气压-温度关联矩阵,包括:
以如下第一关联编码公式对所述第一气压输入向量和所述第一温度输入向量进行关联编码以得到所述第一气缸气压-温度关联矩阵;
其中,所述第一关联编码公式为:
其中,表示所述第一气压输入向量,表示所述第一气压输入向量的转置向量,表示所述第一温度输入向量,表示所述第一气缸气压-温度关联矩阵,表示向量相乘。
3.根据权利要求2所述的多气缸旋转式压缩机的切换控制方法,其特征在于,将所述第一气缸气压-温度关联矩阵和所述第二气缸气压-温度关联矩阵分别通过使用空间注意力的卷积神经网络模型以得到第一气缸气压-温度关联特征矩阵和第二气缸气压-温度关联特征矩阵,包括:
所述使用空间注意力的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递过程中对输入数据分别进行:
对输入数据进行卷积处理以生成卷积特征图;
对所述卷积特征图进行池化处理以生成池化特征图;
对所述池化特征图进行非线性激活以生成激活特征图;
计算所述激活特征图的各个位置沿通道维度的均值以生成空间特征矩阵;
计算所述空间特征矩阵中各个位置的类Softmax函数值以获得空间得分矩阵;以及计算所述空间特征矩阵和所述空间得分矩阵的按位置点乘以获得特征矩阵;
其中,所述使用空间注意力的卷积神经网络模型的最后一层输出的所述特征矩阵分别为所述第一气缸气压-温度关联特征矩阵和所述第二气缸气压-温度关联特征矩阵。
4.根据权利要求3所述的多气缸旋转式压缩机的切换控制方法,其特征在于,计算所述第一气缸气压-温度关联特征矩阵相对于所述第二气缸气压-温度关联特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵,包括:
以如下转移矩阵计算所述第一气缸气压-温度关联特征矩阵相对于所述第二气缸气压-温度关联特征矩阵的所述转移矩阵作为所述分类特征矩阵;
其中,所述转移矩阵计算公式为:
其中,表示所述第一气缸气压-温度关联特征矩阵,表示所述第二气缸气压-温度关联特征矩阵,表示所述转移矩阵,表示矩阵相乘。
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