CN118959694A - 基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统，属于流体控制领域，其中方法包括：确定目标电磁阀，基于目标电磁阀进行传感器组布设基于流量信息进行数据处理；建立初始智能控制策略模型；基于历史数据对初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型；构建自适应优化空间；基于传感器组进行目标电磁阀的实时流量监测，目标电磁阀基于所述调整策略进行调整；搭建反馈管理维护中心，对目标电磁阀进行实时监测，对监测结果进行反馈。解决了现有的电磁阀无法通过实时监测和自动调节，实现对流量的精确控制，且系统的稳定性和可靠性低的技术问题。

Description

基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统

技术领域

本发明涉及流体控制领域，具体涉及基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统。

背景技术

在许多工业过程中，流量的精确控制对于产品质量、生产效率以及系统安全至关重要。例如，在化工生产中，不同反应阶段的原料流量需要精确控制，以保证反应的顺利进行和产品质量的稳定。电磁阀是一种利用电磁力控制流体（如液体、气体等）通断的装置。它通常由电磁铁和阀体两部分组成，电磁铁产生电磁力控制阀芯的开启和关闭，从而控制流体的流动。

在传统的流量控制方法中，通常使用手动调节阀门或固定开度的电磁阀来控制流量。这种方法存在响应速度慢、控制精度低、调节不灵活等局限性，难以满足现代工业对流量控制的高要求。本申请克服了这些局限性，通过实时监测和自动调节，实现了对流量的精确控制，提高了系统的稳定性和可靠性。

发明内容

本申请通过提供了基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统，旨在解决现有的电磁阀无法通过实时监测和自动调节，实现对流量的精确控制，且系统的稳定性和可靠性低的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统。

本申请公开的第一个方面，提供了基于电磁阀的流量自适应调节方法，该方法包括确定目标电磁阀，基于所述目标电磁阀进行传感器组布设，所述传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器；基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号；建立初始智能控制策略模型，所述初始智能控制策略模型的输入数据为所述电信号，输出数据为所述目标电磁阀的调整策略；采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型；构建自适应优化空间，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，所述多个优化控制策略粒子由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，所述自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型；基于所述传感器组进行所述目标电磁阀的实时流量监测，将所述实时流量输入所述智能控制策略模型获取所述调整策略，所述目标电磁阀基于所述调整策略进行调整；搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于所述控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈。

本申请公开的另一个方面，提供了基于电磁阀的流量自适应调节系统，该系统包括传感器组布设模块：用于确定目标电磁阀，基于所述目标电磁阀进行传感器组布设，所述传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器；流量信号转化模块：用于基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号；初始模型构建模块：用于建立初始智能控制策略模型，所述初始智能控制策略模型的输入数据为所述电信号，输出数据为所述目标电磁阀的调整策略；获取控制策略模型模块：用于采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型；优化空间构建模块：用于构建自适应优化空间，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，所述多个优化控制策略粒子由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，所述自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型；获取调整策略模块：用于基于所述传感器组进行所述目标电磁阀的实时流量监测，将所述实时流量输入所述智能控制策略模型获取所述调整策略，所述目标电磁阀基于所述调整策略进行调整；监测结果反馈模块：用于搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于通过布设包括温度、压力、流量和位置在内的传感器组，实时收集并处理电磁阀的工作数据。利用这些数据，建立了智能控制策略模型，并通过历史数据进行监督训练，以优化控制策略。同时，构建了一个自适应优化空间，能够动态调整控制策略以适应环境变化。反馈管理维护中心内嵌于控制中心，实时监测电磁阀状态，并提供反馈，确保系统稳定运行。解决了现有的电磁阀无法通过实时监测和自动调节，实现对流量的精确控制，且系统的稳定性和可靠性低的技术问题。不仅提高了电磁阀的工作效率和安全性，还通过智能化和自动化的手段降低了维护成本。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例提供了基于电磁阀的流量自适应调节方法的一种流程示意图；

图2为本申请实施例提供了基于电磁阀的流量自适应调节系统的一种结构示意图。

附图标记说明：11为传感器组布设模块，12为流量信号转化模块，13为初始模型构建模块，14为获取控制策略模型模块，15为优化空间构建模块，16为获取调整策略模块，17为监测结果反馈模块。

具体实施方式

本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了基于电磁阀的流量自适应调节方法及系统。旨在实现对目标电磁阀的智能控制与维护。首先，通过布设包含温度、压力、流量和位置传感器的传感器组，实时监测电磁阀状态。接着，基于流量信息转化为电信号，并输入到初始智能控制策略模型中，以获取调整策略。利用历史数据对模型进行监督训练，得到更准确的智能控制策略模型。同时，构建自适应优化空间，内嵌于模型中，以应对环境变化。最后，通过反馈管理维护中心实时监测电磁阀状态，并对监测结果进行反馈，确保系统稳定运行。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了基于电磁阀的流量自适应调节方法，该方法包括：

步骤S100：确定目标电磁阀，基于所述目标电磁阀进行传感器组布设，所述传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器。

具体而言：首先，需要确定要进行流量自适应调节的目标电磁阀。该电磁阀可用于各种流体控制系统，如水处理系统、化工管道系统等。进而，基于该目标电磁阀进行传感器组的布设。传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器，其中，温度传感器布设选择电磁阀附近具有代表性的位置，以准确反映电磁阀及其周围环境的温度。压力传感器布设在电磁阀的进出口处安装压力传感器，以测量流体通过电磁阀时的压力差。流量传感器布设在电磁阀的进出口处安装流量传感器，以直接测量流体通过电磁阀的流量。位置传感器布设在电磁阀的阀杆或阀芯上安装位置传感器，以监测阀芯的位置变化。用于实时监测目标电磁阀周围的温度、压力、流量以及阀芯位置等关键参数。

其中，温度传感器用于实时监测电磁阀的温度变化。当温度超出安全范围时，可以发出警报并自动停机，保护电磁阀及周边设备。压力传感器用于监测电磁阀所控制的气、液路的压力大小。若压力异常，会发出警报并停机，避免因压力过大或过小造成设备损坏或生产事故。流量传感器用于监测电磁阀周边液体或气体的流量大小。当流量过大或过小会触发警报和停机，避免因流量异常造成生产故障和设备损坏。位置传感器用于监测电磁阀的开启和关闭状态。当出现异常时，会及时判断并反馈给控制系统，避免因电磁阀卡死或损坏造成设备故障和生产事故。

在布设完传感器组后，对传感器的集成与校准工作。包括将各个传感器的输出信号连接到数据采集系统，并对传感器进行校准以确保测量结果的准确性。此外，还需要确保传感器组与电磁阀之间的连接牢固可靠，以避免因连接问题导致的测量误差或故障。基于此步骤可以为目标电磁阀布设一个完整的传感器组，为后续的流量自适应调节提供准确可靠的数据支持。

步骤S200：基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号。

具体而言：流量传感器实时采集通过目标电磁阀的流量信息。对采集到的流量信息进行数据处理，包括放大、滤波、数字化等步骤，以提高数据的准确性和可靠性。放大是指将传感器输出的微弱信号进行放大，便于后续处理；滤波是采用低通滤波器去除高频噪声，保留有效的流量信号；去噪是通过平均值滤波或其他去噪算法，减少信号中的随机噪声。将处理后的流量信息通过模数转换器（ADC）转化为电信号，以便后续进行数据处理和智能控制。对数字信号进行标准化处理，统一信号的量纲和范围，使其适应智能控制策略模型的输入要求。

此步骤通过数据处理和转化，提高了流量信息的准确性和实时性，为智能控制策略提供可靠数据基础。

步骤S300：建立初始智能控制策略模型，所述初始智能控制策略模型的输入数据为所述电信号，输出数据为所述目标电磁阀的调整策略。

具体而言：首先确定模型输入和输出，输入：电信号，这些电信号代表了流量、温度、压力等传感器采集的数据，经过预处理后转化为模型可以理解的数值形式。输出目标电磁阀的调整策略，通常包括开关状态、开度大小等。根据问题的复杂性和数据的特性，选择合适的模型架构，如神经网络（如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等）、决策树、随机森林、支持向量机等。设置模型的超参数，如学习率、迭代次数、批处理大小、隐藏层数量及神经元数量等。

此步骤通过智能控制策略模型的建立和优化，提高了电磁阀流量调节的精度和响应速度，为实现高效、稳定的流体控制提供了技术支持。

步骤S400：采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型。

具体而言：从传感器历史记录、实验数据、系统日志等来源收集与目标电磁阀调整策略相关的数据。

进而，对历史数据进行预处理。将预处理后的历史数据划分为训练集、验证集，使用训练集数据对初始智能控制策略模型进行训练。在验证集上评估模型的性能。经过训练和验证后，最终得到的智能控制策略模型能够根据输入的电信号（即流量信息）准确地输出目标电磁阀的调整策略。

步骤S500：构建自适应优化空间，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，所述多个优化控制策略粒子由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，所述自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型。

具体而言：所述自适应优化空间能够实时接收来自传感器和其他数据源的信息，如温度、压力、流量等，这些信息直接反映了系统的实时状态。基于这些实时数据，自适应优化空间能够动态地评估当前控制策略的有效性，并通过内部的算法和逻辑来优化和调整控制策略。这种实时优化能够确保控制系统始终运行在最优状态，提高系统的性能和稳定性。

其中，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，这些信息可以直接或间接地反映电磁阀或其他控制元件的状态和性能。将自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型。

基于此可以构建一个包含多个优化控制策略粒子的自适应优化空间，并将其内嵌于智能控制策略模型中。能够实时地接收来自传感器的数据，并根据这些数据动态地调整和优化控制策略，以实现更高的系统性能和更好的适应性。

步骤S600：基于所述传感器组进行所述目标电磁阀的实时流量监测，将所述实时流量输入所述智能控制策略模型获取所述调整策略，所述目标电磁阀基于所述调整策略进行调整。

具体而言：基于传感器组进行目标电磁阀的实时流量监测，获取实时的流量、温度、压力和位置信息。将实时流量输入智能控制策略模型，模型根据自适应优化空间中的优化控制策略粒子，输出相应的调整策略。目标电磁阀根据输出的调整策略进行实时调整，包括电磁阀的开度调整、开关状态切换等。将调整策略转化为可执行的控制信号，通过控制系统发送给目标电磁阀。目标电磁阀接收到控制信号后，根据调整策略进行相应的调整，以实现实时的流量控制。

基于此步骤可以实现基于传感器组对目标电磁阀的实时流量监测，并通过智能控制策略模型获取调整策略，从而实现目标电磁阀的实时流量控制。不仅能够提高系统的性能和稳定性，还能够降低能耗和维护成本，提升整个系统的智能化水平。

步骤S700：搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于所述控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈。

具体而言：搭建一个反馈管理维护中心，该中心内嵌于控制中心中，用于对目标电磁阀进行实时监测和管理。反馈管理维护中心接收来自传感器组的实时数据，并对数据进行处理和分析，生成监测结果。根据监测结果，中心可以对目标电磁阀进行远程控制和调整，或者发出警报和通知，以便及时发现和解决问题。此外，反馈管理维护中心还可以对智能控制策略模型进行持续优化和维护，以适应不断变化的工作环境和需求。

进一步的，本申请步骤S200中，基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号，包括：基于所述流量传感器对所述目标电磁阀进行流量监测，获取流量信息；对所述流量信息进行数据预处理，获取流量处理信息；将所述流量处理信息通过D/A转换，获取电信号。

具体而言：在目标电磁阀处安装流量传感器，确保流体通过时能够实时采集流量数据。流量传感器实时监测流体流经电磁阀的流量信息，所述流量信息包括但不限于流量大小、流速流量、变化率、流量分布等参数。

对获取到的流量信息进行数据预处理，包括：数据清洗，去除异常值、噪声或无效数据，确保数据的准确性和可靠性。检查数据的完整性，确保没有数据丢失或遗漏。对流量数据进行校准，以消除传感器误差或环境因素对测量结果的影响。将流量数据转换为统一的度量单位或范围，以便于后续的数据分析和处理。

最后，通过数字/模拟（D/A）转换器将标准化后的流量处理信息转换为模拟电信号。D/A转换器的输出电压或电流与流量处理信息成比例关系。并对转换得到的模拟电信号进行放大，以便后续的处理和传输。

此步骤通过流量传感器的实时监测和数据预处理，获得高质量的流量处理信息，并通过D/A转换将其转化为电信号，为智能控制策略模型提供了精确的数据输入，从而优化了电磁阀的控制策略，提高了流体控制系统的稳定性和运行效率。

进一步的，本申请步骤S300中，建立初始智能控制策略模型，包括：明确所述目标电磁阀的功能和控制目标；选择BP神经网络进行模型结构设计，确定输入数据和输出数据；将模型参数进行初始化，获取初始智能控制策略模型。

具体而言：分析目标电磁阀在流体控制系统中的具体功能，如调节流量、控制压力等。明确电磁阀的控制目标，如保持流量稳定在设定值、根据温度和压力变化自适应调整等。

选择电磁阀控制所需的输入数据，包括流量、温度、压力等电信号。

确定模型的输出数据，即电磁阀的调整策略，如电磁阀的开度、开关状态等。选择BP神经网络作为初始智能控制策略模型，设计其结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。一般来说，隐藏层的节点数可以通过实验和经验确定，以平衡模型的复杂度和泛化能力。BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法训练网络，使网络的输出值逐渐逼近期望值。能够处理复杂的非线性关系，适合用于控制策略建模。

将模型参数进行初始化，包括，权重初始化：权重是神经网络中的关键参数，影响着网络的输出。在初始化时，可以使用随机值、小值或特定的初始化方法（如He初始化、Xavier初始化等）来设置权重。偏置初始化：偏置是神经元的另一个重要参数，用于调整神经元的输出。在初始化时，可以将偏置设置为0或接近0的小值。激活函数选择：选择合适的激活函数，如ReLU、Sigmoid或Tanh等。激活函数决定了神经元的输出范围和非线性特性。

此步骤通过明确目标电磁阀的功能和控制目标，确保智能控制策略模型的设计符合实际需求，能够有效解决实际问题。通过选择BP神经网络并进行合理的模型结构设计，建立的初始智能控制策略模型具备较强的非线性映射能力和自学习能力。通过适当的参数初始化方法，提高模型的初始性能，确保后续训练的效果和收敛速度，为电磁阀的高效控制打下良好基础。

进一步的，本申请步骤S400中，包括：采集历史数据，从所述历史数据中进行样本提取，获取样本数据集；获取预设数据划分比例，按照所述预设数据划分比例将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集；通过所述训练数据集对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，当模型输出结果趋于收敛状态时，通过所述验证数据集对所述初始智能控制策略模型的输出结果进行验证；获取预设模型验证准确率指标，当所述初始智能控制策略模型的输出结果准确率满足所述预设模型验证准确率指标时，获得所述智能控制策略模型。

具体而言：首先，从目标电磁阀的控制系统中收集历史数据。这些数据应该包含电信号（即流量信息的模拟信号）以及对应的电磁阀调整策略（如开度、开关状态等）。

对历史数据进行必要的预处理，包括清洗、整理、格式转换等，确保数据的准确性和一致性。从预处理后的历史数据中提取具有代表性的样本，形成样本数据集。样本的选择应该覆盖不同的流量情况、电磁阀调整策略以及存在的噪声和异常情况。

根据预设的数据划分比例（如70%用于训练，30%用于验证），将样本数据集划分为训练数据集和验证数据集。确保两个数据集在数据分布上尽可能一致。使用训练数据集对初始智能控制策略模型进行监督训练。通过前向传播计算模型的输出，然后利用反向传播算法调整模型的参数（权重和偏置），使模型的输出逐渐逼近期望的调整策略。在训练过程中，监控模型的损失函数值（如均方误差、交叉熵等）以及模型在训练数据集上的准确率等指标，以评估模型的训练效果。

当模型在训练数据集上的损失函数值逐渐降低并趋于稳定，且准确率等指标不再显著提高时，可以认为模型已经收敛。使用验证数据集对模型的输出结果进行验证，评估模型在未见过的数据上的泛化能力。

预设一个模型验证准确率指标，该指标应该根据实际应用的需求和数据的特性来设定。如果模型在验证数据集上的准确率满足预设的指标，那么可以认为该模型已经训练成功，可以作为智能控制策略模型使用。

将训练好的智能控制策略模型部署到实际的控制系统中，实现实时的流量监测和智能控制。在模型部署后，根据实际运行情况对模型进行持续优化和调整，以适应环境的变化和提高控制的准确性。

进一步的，本申请步骤S500中，所述构建自适应优化空间，包括：搭建自适应优化空间，并确定所述自适应优化空间的三个维度，所述三个维度分别对应一个属性；为所述三个维度分别预设标准阈值，将所述标准阈值作为所述三个维度的边界条件；设计动态调整机制，当所述目标电磁阀的规格发生变化时，调整所述自适应优化空间的边界；将自适应优化空间作为智能控制策略模型的一个组件进行集成，在模型运行时，将调用自适应优化空间来生成调整策略。

具体而言：构建自适应优化空间，并确定其三个维度，选择三个关键维度，分别对应温度信息、压力信息和位置信息。每个维度通过传感器采集的实时数据进行量化，构建三维自适应优化空间。

维度一温度，这个维度代表电磁阀工作环境中的温度信息。温度的变化影响电磁阀的性能、密封性和响应时间。通过优化温度维度，可以确保电磁阀在最佳温度范围内工作，从而提高其工作效率和可靠性。

维度二压力，这个维度反映电磁阀所承受的压力信息。压力的变化影响电磁阀的流量、密封性和使用寿命。通过优化压力维度，可以确保电磁阀在适当的压力下工作，从而避免过压或欠压导致的性能下降或损坏。

维度三位置，这个维度表示电磁阀的流量或开度位置信息。流量的变化直接影响系统的性能和响应速度。通过优化流量/位置维度，可以确保电磁阀根据系统需求精确调节流量，从而优化系统的整体性能。

根据系统设计要求和历史数据分析，为每个维度预设标准阈值，对于温度维度，设定最低和最高温度阈值，确保电磁阀在合适的温度范围内工作。对于压力维度，设定最低和最高压力阈值，避免电磁阀承受过大的压力或压力不足。对于位置维度，设定最小和最大流量/开度位置阈值，确保电磁阀能够根据系统需求精确调节流量。根据预设的标准阈值，设置每个维度的合理边界条件，确保优化空间内的策略在实际应用中是安全和有效的。

设计自适应优化空间的动态调整机制，使其能够根据目标电磁阀的规格变化进行调整。具体方法包括：通过传感器或其他监测手段，实时检测目标电磁阀的规格是否发生变化，如更换了不同型号的电磁阀。当检测到电磁阀规格发生变化时，根据新的规格和系统的要求，动态调整自适应优化空间的边界条件。这可以通过更新预设的阈值来实现。

将自适应优化空间作为智能控制策略模型的一个关键组件进行集成。在模型的设计和实现过程中，确保自适应优化空间能够与模型的其他部分（如数据预处理、D/A转换、BP神经网络等）协同工作。在模型运行时，根据实时监测到的温度信息、压力信息和位置信息，调用自适应优化空间来生成相应的调整策略。可以通过在自适应优化空间中搜索最优粒子或根据当前状态选择最接近的粒子来实现。

此步骤通过构建包含温度、压力和位置信息的三维自适应优化空间，并设计动态调整机制，提升了电磁阀控制策略的灵活性和响应速度。将优化空间集成到智能控制策略模型中，使其能够在实际运行中实时生成优化的调整策略，为流体控制系统的高效、稳定运行提供了技术支持。

进一步的，本申请步骤S700中，搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈，还包括：设计反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心用于与所述控制中心进行数据交互；预设监测频率，基于所述监测频率对所述目标电磁阀进行监测，获取监测结果；基于所述历史数据搭建告警数据库，将监测结果输入至所述告警数据库进行判断；若监测结果存在，则触发预警系统，向操作人员发送预警信息。

具体而言：设计反馈管理维护中心，可以实时监测目标电磁阀的状态和性能参数。接收控制中心发送的指令，并根据指令调整监测参数或执行其他操作。整合和分析监测数据，提供反馈和决策支持。

与控制中心建立高效的数据交互通道，确保数据的实时性和准确性。所述控制中心是一个中央管理系统或平台，负责监控、控制和管理一系列的设备、系统或流程，具有实时监控、数据分析、远程控制、告警管理、数据存储和报表、用户界面、系统集成等功能。在建立连接时使用标准的数据接口和协议，如API、MQTT、OPC UA等，以便于数据交换和集成。

根据目标电磁阀的重要性和使用场景，预设合适的监测频率。频率可以设置为固定值，如每秒钟监测一次，也可以根据实际需求进行动态调整。确保数据的实时性和完整性。基于预设的监测频率，利用传感器组对目标电磁阀进行实时监测，获取温度、压力、流量和位置等监测结果。

利用历史数据和经验规则，搭建告警数据库，定义正常运行参数范围和异常参数阈值。存储告警阈值、告警类型、告警时间等关键信息。将实时监测结果输入告警数据库，进行数据比对和异常判断，判断是否存在异常情况。

设计预警系统，包括预警信息的生成、存储和发送机制。预警信息可以包括告警类型、告警时间、目标电磁阀信息等关键内容。能够在监测结果存在异常时及时响应。一旦告警数据库判断监测结果存在异常，立即触发预警系统，向操作人员发送预警信息，包括异常类型、具体参数和影响等。

此步骤通过高效的数据采集、传输、处理和反馈机制，实现了反馈管理维护中心与控制中心之间的数据同步和共享。通过双向数据交互和系统稳定性设计，提高了流体控制系统的可靠性和响应速度，为电磁阀的精确控制和系统的优化运行提供了技术支持。

进一步的，本申请所述方法还包括：若监测结果不存在，则对监测结果进行标记，传输至所述控制中心进行再次判断；若正常，则所述目标电磁阀正常运行；若不正常，则生成二次预警信息，并迅速通知所述操作人员进行人工抢修。

具体而言：如果由于某种原因（如传感器故障、数据传输问题等）未能成功获取目标电磁阀的监测结果，系统应对此进行标记。标记信息包括时间戳、传感器ID和当前状态等。将标记为不存在的监测结果传输至控制中心。控制中心接收到不存在的监测结果后，会进行再次判断。涉及检查传感器状态、数据传输通道等，以确定问题所在。根据再次判断的结果，控制中心会采取适当的措施，如更换传感器、修复数据传输通道等，以确保能够再次成功获取监测结果。

当系统确认监测结果显示目标电磁阀的各项参数均在正常范围内。目标电磁阀继续按照当前状态进行正常运行。系统继续按照预设的监测频率对目标电磁阀进行实时监测。

当监测结果不正常时，系统根据监测结果的不正常程度，生成新型预警信息。预警信息应包含具体的异常参数、异常程度、可能的原因等信息。系统将新型预警信息迅速发送给操作人员，以便能够及时了解并处理异常情况。操作人员接收到预警信息后，会立即进行人工抢修。根据预警信息中的提示，对目标电磁阀进行检查、维修或调整等操作，以恢复其正常运行状态。操作人员在完成抢修后，应将处理过程和结果记录在案，并向相关部门或人员报告。这有助于后续对类似问题的分析和处理。

反馈管理维护中心能够更全面地处理目标电磁阀的监测结果，确保及时发现并处理异常情况，从而保障系统的稳定运行。

综上所述，本申请实施例所提供的基于电磁阀的流量自适应调节方法具有如下技术效果：

1.通过布设包括温度、压力、流量和位置在内的传感器组，实时收集并处理电磁阀的工作数据。利用这些数据，建立了智能控制策略模型，并通过历史数据进行监督训练，以优化控制策略。同时，构建了一个自适应优化空间，能够动态调整控制策略以适应环境变化。反馈管理维护中心内嵌于控制中心，实时监测电磁阀状态，并提供反馈，确保系统稳定运行。此方案不仅提高了电磁阀的工作效率和安全性，还通过智能化和自动化的手段降低了维护成本。

2.通过明确目标电磁阀的功能和控制目标，确保智能控制策略模型的设计符合实际需求，能够有效解决实际问题。通过选择BP神经网络并进行合理的模型结构设计，建立的初始智能控制策略模型具备较强的非线性映射能力和自学习能力。通过适当的参数初始化方法，提高模型的初始性能，确保后续训练的效果和收敛速度，为电磁阀的高效控制打下良好基础。

3.通过高效的数据采集、传输、处理和反馈机制，实现了反馈管理维护中心与控制中心之间的数据同步和共享。通过双向数据交互和系统稳定性设计，提高了流体控制系统的可靠性和响应速度，为电磁阀的精确控制和系统的优化运行提供了技术支持。

实施例二

基于与前述实施例中基于电磁阀的流量自适应调节方法相同的发明构思，如图2所示，本申请实施例提供了基于电磁阀的流量自适应调节系统，该系统包括：

传感器组布设模块11：用于确定目标电磁阀，基于所述目标电磁阀进行传感器组布设，所述传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器；

流量信号转化模块12：用于基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号；

初始模型构建模块13：用于建立初始智能控制策略模型，所述初始智能控制策略模型的输入数据为所述电信号，输出数据为所述目标电磁阀的调整策略；

获取控制策略模型模块14：用于采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型；

优化空间构建模块15：用于构建自适应优化空间，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，所述多个优化控制策略粒子由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，所述自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型；

获取调整策略模块16：用于基于所述传感器组进行所述目标电磁阀的实时流量监测，将所述实时流量输入所述智能控制策略模型获取所述调整策略，所述目标电磁阀基于所述调整策略进行调整；

监测结果反馈模块17：用于搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于所述控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈。

进一步的，所述系统还用于：

基于所述流量传感器对所述目标电磁阀进行流量监测，获取流量信息；

对所述流量信息进行数据预处理，获取流量处理信息；

将所述流量处理信息通过D/A转换，获取电信号。

进一步的，所述系统还用于：

明确所述目标电磁阀的功能和控制目标；

选择BP神经网络进行模型结构设计，确定输入数据和输出数据；

将模型参数进行初始化，获取初始智能控制策略模型。

进一步的，所述系统还用于：

采集历史数据，从所述历史数据中进行样本提取，获取样本数据集；

获取预设数据划分比例，按照所述预设数据划分比例将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集；

通过所述训练数据集对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，当模型输出结果趋于收敛状态时，通过所述验证数据集对所述初始智能控制策略模型的输出结果进行验证；

获取预设模型验证准确率指标，当所述初始智能控制策略模型的输出结果准确率满足所述预设模型验证准确率指标时，获得所述智能控制策略模型。

进一步的，所述系统还用于：

搭建自适应优化空间，并确定所述自适应优化空间的三个维度，所述三个维度分别对应一个属性；

为所述三个维度分别预设标准阈值，将所述标准阈值作为所述三个维度的边界条件；

设计动态调整机制，当所述目标电磁阀的规格发生变化时，调整所述自适应优化空间的边界；

将自适应优化空间作为智能控制策略模型的一个组件进行集成，在模型运行时，将调用自适应优化空间来生成调整策略。

进一步的，所述系统还用于：

设计反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心用于与所述控制中心进行数据交互；

预设监测频率，基于所述监测频率对所述目标电磁阀进行监测，获取监测结果；

基于所述历史数据搭建告警数据库，将监测结果输入至所述告警数据库进行判断；

若监测结果存在，则触发预警系统，向操作人员发送预警信息。

进一步的，所述系统还用于：

若监测结果不存在，则对监测结果进行标记，传输至所述控制中心进行再次判断；

若正常，则所述目标电磁阀正常运行；

若不正常，则生成二次预警信息，并通知所述操作人员进行人工抢修。

综上所述的方法的任意步骤都可作为计算机指令或者程序存储在不设限制的计算机存储器中，并可以被不设限制的计算机处理器调用识别用以实现本申请实施例中的任一项方法，在此不做多余限制。

进一步的，综上所述的第一或第二可能不止代表次序关系，也可能代表某项特指概念，和/或指的是多个元素之间可单独或全部选择。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.基于电磁阀的流量自适应调节方法，其特征在于，包括：

确定目标电磁阀，基于所述目标电磁阀进行传感器组布设，所述传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器；

基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号；

建立初始智能控制策略模型，所述初始智能控制策略模型的输入数据为所述电信号，输出数据为所述目标电磁阀的调整策略；

采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型；

构建自适应优化空间，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，所述多个优化控制策略粒子由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，所述自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型；

基于所述传感器组进行所述目标电磁阀的实时流量监测，将所述实时流量输入所述智能控制策略模型获取所述调整策略，所述目标电磁阀基于所述调整策略进行调整；

搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号，包括：

基于所述流量传感器对所述目标电磁阀进行流量监测，获取流量信息；

对所述流量信息进行数据预处理，获取流量处理信息；

将所述流量处理信息通过D/A转换，获取电信号。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立初始智能控制策略模型，包括：

明确所述目标电磁阀的功能和控制目标；

选择BP神经网络进行模型结构设计，确定输入数据和输出数据；

将模型参数进行初始化，获取初始智能控制策略模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型，包括：

采集历史数据，从所述历史数据中进行样本提取，获取样本数据集；

获取预设数据划分比例，按照所述预设数据划分比例将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集；

通过所述训练数据集对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，当模型输出结果趋于收敛状态时，通过所述验证数据集对所述初始智能控制策略模型的输出结果进行验证；

获取预设模型验证准确率指标，当所述初始智能控制策略模型的输出结果准确率满足所述预设模型验证准确率指标时，获得所述智能控制策略模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建自适应优化空间，包括：

搭建自适应优化空间，并确定所述自适应优化空间的三个维度，所述三个维度分别对应一个属性；

为所述三个维度分别预设标准阈值，将所述标准阈值作为所述三个维度的边界条件；

设计动态调整机制，当所述目标电磁阀的规格发生变化时，调整所述自适应优化空间的边界；

将自适应优化空间作为智能控制策略模型的一个组件进行集成，在模型运行时，将调用自适应优化空间来生成调整策略。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈，包括：

设计反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心用于与所述控制中心进行数据交互；

预设监测频率，基于所述监测频率对所述目标电磁阀进行监测，获取监测结果；

基于所述历史数据搭建告警数据库，将监测结果输入至所述告警数据库进行判断，若监测结果存在，则触发预警系统，向操作人员发送预警信息。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将监测结果输入至所述告警数据库进行判断，还包括：

若监测结果不存在，则对监测结果进行标记，传输至所述控制中心进行再次判断；

若正常，则所述目标电磁阀正常运行；

若不正常，则生成二次预警信息，并通知所述操作人员进行人工抢修。

8.基于电磁阀的流量自适应调节系统，其特征在于，用以执行如权利要求1至7任一项所述方法，所述系统包括：

传感器组布设模块：用于确定目标电磁阀，基于所述目标电磁阀进行传感器组布设，所述传感器组包括温度传感器、压力传感器、流量传感器和位置传感器；

流量信号转化模块：用于基于流量信息进行数据处理，并将所述流量信息转化为电信号；

初始模型构建模块：用于建立初始智能控制策略模型，所述初始智能控制策略模型的输入数据为所述电信号，输出数据为所述目标电磁阀的调整策略；

获取控制策略模型模块：用于采集历史数据，基于所述历史数据对所述初始智能控制策略模型进行监督训练，获取智能控制策略模型；

优化空间构建模块：用于构建自适应优化空间，所述自适应优化空间包含多个优化控制策略粒子，所述多个优化控制策略粒子由温度信息、压力信息和位置信息共同确定，所述自适应优化空间内嵌于智能控制策略模型；

获取调整策略模块：用于基于所述传感器组进行所述目标电磁阀的实时流量监测，将所述实时流量输入所述智能控制策略模型获取所述调整策略，所述目标电磁阀基于所述调整策略进行调整；

监测结果反馈模块：用于搭建反馈管理维护中心，所述反馈管理维护中心内嵌于控制中心，对所述目标电磁阀进行实时监测，获取监测结果，并对所述监测结果进行反馈。