[发明专利]一种基于数据驱动的空压机系统控制方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的空压机系统控制方法，其特征在于，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；

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；

所述步骤S2包括输入变量：送电时间, 运行时间, 加载时间, 输出气压,时间；为第台空压机，取值范围；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；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；

所述空压机系统由两个并列分支组成，第一分支由三台工频空压机以及一台变频空压机组成，进行空气压缩，出口高压空气汇总到总管，并输送给三个储气罐，储气罐空气再汇总到一起，并输送给三台冷干机，干燥后的空气连同第二分支的干燥空气一起汇到总管，供车间使用；第二分支由四台工频空压机和四台冷干机组成进行空气压缩，出口高压空气汇总到总管，并输送给四个储气罐，储气罐空气再汇总到一起，并输送给四台冷干机；所述步骤S3对工厂用气量进行预测，提前给出加开/关闭一台工频空压机，或者提高/降低变频机频率的控制策略，弥补空压机输出时延。