CN116771655B - 水泵的智能控制***及智能控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了水泵的智能控制***及智能控制方法，涉及水泵控制技术领域，解决了现有技术在进行电机工作频率控制过程中，无法对工作频率和能耗进行平衡，影响水泵工作状态的技术问题；本发明根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型；本发明获取的转速调整模型能够综合考虑输水效率和能耗问题，为水泵持续工作在最佳状态奠定了数据基础；本发明基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号，并动态调节水泵；本发明定时获取水泵的最优工作转速，能够对水泵进行动态调整，拓宽了水泵的工作领域。
Description
技术领域
本发明属于水泵控制领域，涉及水泵的智能控制技术，具体是水泵的智能控制***及智能控制方法。
背景技术
水泵是日常生活和各种作业中必不可少的设备，将水泵放置在水中，利用电机的机械机械能来驱动活塞或者叶轮完成输水工作。在工作过程中，工作人员通过实时监测管道内压力来对水泵转速进行调节，影响控制精度且增加控制成本。
现有技术(公开号为CN109268246A的发明专利申请)公开了基于大数据特征参数的智能水泵控制***及其使用方法，实时监测管道内的水压，自适应改变电机工作频率，以控制管道内压力恒定，可避免人为操作失误而带来的事故。现有技术仅以水压作为电机工作频率的控制基础，无法确定在该水压下的最优工作频率，不仅会影响水泵工作状态，而且会提高能耗；因此，亟须一种水泵的智能控制***及智能控制方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了水泵的智能控制***及智能控制方法，用于解决现有技术在进行电机工作频率控制过程中，无法对工作频率和能耗进行平衡，影响水泵工作状态的技术问题。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了水泵的智能控制***，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据交互模块、水泵控制模块和数据库；中枢控制模块通过数据库获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；中枢控制模块通过数据交互模块获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号；水泵控制模块根据水泵控制信号动态调节水泵。
本发明进行水泵智能控制的思路主要是先模拟水泵在各种环境下的工作状态，在确定工作状态正常的情况下考虑能耗，也就是选择满足能完成输水任务、能耗最低两个要求对应的工作转速作为最优工作转速；基于模拟数据训练人工智能模型获取转速调整模型，接着结合水泵的实际工作情况获取对应的最优工作转速。值得注意的是，在模拟过程中，还可以限定输水水压，即最优工作转速所满足的要求包括能完成输水任务、能耗最低和输水水压达到预设值。
本发明中的要素数据主要包括叶轮压力、输水距离等影响水泵工作转速的数据。叶轮压力主要与水泵的工作位置有关，是外部环境对水泵影响的表现，水泵相对水平面越深，则其叶轮压力越大；此处的叶轮是水泵输水的重要部分，根据水泵的结构也对叶轮压力进行等效转换，如活塞压力等。输水距离主要与水泵的输水用途有关，而且输水距离还包括水平距离和垂直距离。为了避免不同水泵结构和内置控制程序的影响，本发明中的转速调整模型仅针对同一水泵或者同一类型水泵。
优选的，所述中枢控制模块分别与数据交互模块、水泵控制模块和数据库通信和/或电气连接；所述数据交互模块与设置在水泵上的数据传感器通信和/或电气连接；所述水泵控制模块用于根据水泵控制信号动态控制水泵工作转速。
本发明中的中枢控制模块和数据库基于云技术构建，中枢控制模块可同时对多台不同型号、不同工作环境的水泵进行监测和调控。数据库中存储有根据不同型号水泵设置的要素数据，以便为模拟过程的提供数据基础。数据交互模块主要与设置在各水泵上(或者内侧)的数据传感器相连接，如压力传感器，可设置在叶轮表面，通过测试水泵正常工作时叶轮旋转一周受到的压力均值。水泵控制模块则具体负责对水泵的工作转速进行调节控制，如提高或者降低工作转速达到水泵的最优工作转速，一般水环工作转速的调节是控制水泵的电压。
优选的，所述中枢控制模块通过数据库获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列，包括：从要素数据中提取测试要素，并根据水泵的标准工作环境为测试要素设置要素变化范围；将要素变化范围划分为若干特征段，整合成该测试要素的要素变化序列；从各要素变化序列中有序选择一个特征段，基于选择的特征段生成模拟测试序列。
标准工作环境指水泵可进行正常工作的环境，如水泵正常工作的最大深度和最长输水距离(综合考虑水平距离和垂直距离)。本发明从数据库中获取水泵的要素数据，根据设定的标准工作环境对要素数据进行划分，如标准工作环境中叶轮压力0-100，则间隔10将叶轮压力划分为10个特征段。这样每个测试要素均对应多个特征段，依次从各测试要素对应的特征段中提取一个，整合成模拟测试序列。需要说明的是，每个测试要素对应的任意特征段均会与另外一个或者多个测试要素对应的特征段组成模拟测试序列。
本发明在提取各测试要素的特征段之后，可以将该特征段的中位值作为特征点，将各测试要素对应的特征点拼接成模拟测试序列。当要素数据在划分为特征段时的间隔较大时，则可在各特征段中提取多个特征点，与其他测试要素的特征点拼接成多个模拟测试序列。
优选的，所述根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速，包括：依次提取模拟测试序列，根据模拟测试序列模拟水泵工作环境；在模拟过程中模拟不同工作转速的输水工作，根据输水工作从若干工作转速中选择能耗最低的作为最优工作转速。
本发明在生成模拟测试序列之后，模拟水泵在各个模拟测试序列对应环境下的工作状态，在考虑能耗的基础上选择出最优工作转速。考虑到模拟测试序列生成过程中需要对各测试要素的特征段进行匹配，则存在某模拟测试序列的环境下，水泵难以完成输水任务。一般情况下是将无法完成输水任务的模拟测试序列直接剔除不考虑，这样可以减少人工智能模型的数据训练量。但是，也可以将上述这些模拟测试序列作为人工智能模型的输入数据，将其对应的输出数据(最优工作转速)标记为0；当真实工作环境下转速调整模型输出的结果为0时，说明水泵无法满足该环境下的工作要求，变相进行预警，以免造成水泵的损坏。
优选的，所述根据输水工作从若干工作转速中选择能耗最低的作为最优工作转速，包括：根据模拟过程中输水工作确定能够完输水任务的工作转速，标记为原始转速；统计各原始转速下完成单位体积水输送所需的能耗数据；以原始转速为自变量，以能耗数据为因变量，建立能耗-转速动态曲线；基于能耗-转速动态曲线确定最优工作转速。
本发明中将能够完成对应模拟测试序列任务的工作转速标记为原始转速，显然同一模拟测试序列可对应多个原始转速(模拟测试序列对应的原始转速越多越好)。本发明以原始转速为自变量，以能耗数据为因变量建立能耗-转速动态曲线，根据该曲线可以找到能耗数据对应的最低点，该最低点处对应的原始转速为最优工作转速。值得注意的是，本发明各原始转速对应的能耗数据为水泵完成单位体积(如1立方米)输水任务的能耗。
每个模拟测试序列均对应一个最优工作转速(无法完成输水任务的最优工作转速为0)。将模拟测试序列作为人工智能模型的输入数据，对应的最优工作转速作为人工智能模型的输出数据，将训练完成的人工智能模型标记为转速调整模型。本发明中的人工智能模型主要为BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。
优选的，所述基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速，包括：通过数据交互模块定时获取水泵的真实工作环境，根据真实工作环境转换获取对应的要素数据；基于获取的要素数据生成转速评估序列；将转速评估序列输入至转速调整模型中，获取对应的最优工作转速。
本发明在获取转速调整模型之后，根据水泵的真实工作环境可以转换获取对应的要素数据，如真实工作环境下的叶轮压力和输送距离。将真实工作环境对应的要素数据整合成转速评估序列，输入至转速调整模型可以获取对应的最优工作转速。
优选的，所述结合实际转速生成水泵控制信号；水泵控制模块根据水泵控制信号动态调节水泵，包括：获取水泵当前的实际转速；将实际转速与最优工作转速进行比较，生成水泵控制信号；将水泵控制信号发送至水泵控制模块，通过水泵控制模块对水泵进行动态调节。
当实际转速低于最优工作转速(或者低于一定数值)时，则生成的水泵控制信号用于提高水泵的工作转速，也就是改变工作电压使得实际转速接近最优工作转速。当实际转速高于最优工作转速时，则生成的水泵控制信号用于降低水泵的工作转速。本发明通过定期获取水泵的最优工作转速，来对水泵进行动态调整，这样能够提高水泵的适应能力，真实工作环境发生改变时仍然能够在较低的能耗下完成输水任务。
本发明的第二方面提供了水泵的智能控制方法，包括：获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号，根据水泵控制信号动态调节水泵。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；本发明获取的转速调整模型能够综合考虑输水效率和能耗问题，为水泵持续工作在最佳状态奠定了数据基础。
2.本发明获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号，根据水泵控制信号动态调节水泵；本发明定时获取水泵的最优工作转速，能够对水泵进行动态调整，拓宽了水泵的工作领域。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的***原理示意图；
图2为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明第一方面实施例提供了水泵的智能控制***，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据交互模块、水泵控制模块和数据库；中枢控制模块通过数据库获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；中枢控制模块通过数据交互模块获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号；水泵控制模块根据水泵控制信号动态调节水泵。
目前水泵在工作时，通过人工或者检测设备来检测管道中的水压，当水压不符合要求时，通过人工对水泵的转速进行调节来满足水压要求。这样不仅会增加人力成本，而且无法精确控制水泵的转速；有时候一味追求管道内的水压，会让水泵工作在能耗较高的转速下，不利于降低用水成本。
本实施例的第一步是中枢控制模块通过数据库获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列。以测试要素叶轮压力、输水距离为例；假设叶轮压力的标准工作范围为0-100，水平距离最大50时垂直距离最大50，也就是45°方向上最大输水距离为70.71，将输水距离确定为70。
叶轮压力每隔10划分一个特征段，可以获取特征段YY1=[0，10)，YY2=[10，20)，…，YY10=[90，100]；输水距离每隔10划分一个特征段，可以获取特征段SJ1=[0，10)，SJ2=[10，20)，…，SJ7=[60，70]。从各特征段提取一个特征点来组成模拟测试序列，叶轮压力对应的特征点为YY=[5，15，…，95]，输水距离对应的特征点为SJ=[5，15，…，65]，则组成的模拟测试序列包括[(5，5)，(5，15)，…，(5，65)]，[(15，5)，(15，15)，…，(15，65)]，…，[(95，5)，(95，15)，…，(95，65)]，每个()均对应一个模拟测试序列。在必要的时候，可以在模拟测试序列中设置不同角度，如输水管道呈30°，则[(5，5，0)，(5，5，5)，…，(5，5，30)]，就是在输水距离确定的情况下模拟各角度的工作状态。
本实施例的第二步是根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速。基于第一步获取的模拟测试序列来模拟工作环境，检测水泵在模拟工作环境下的工作状态；具体在某模拟工作环境中，由小到大调整水泵的工作转速，分析各工作转速下是否能完成输水任务以及能耗数据。提取出能够完成输水任务的工作转速，也就是原始转速；基于原始转速计算获取能耗最低的工作转速，也就是最优工作转速。这样每个模拟测试序列均对应一个最优工作转速，可以对人工智能模型进行训练获取转速调整模型。
本实施例的第三步是基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速。检测获取水泵的真实工作环境，也就可以计算出真实工作环境下的叶轮压力和输水距离，生成转速评估序列；结合转速调整模型可以获取真实工作环境对应的最优工作转速，通过该最优工作转速可以及时对水泵的实际转速进行调整，以保证水泵工作在最佳状态。
本发明第二方面实施例提供了水泵的智能控制方法，包括：获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号，根据水泵控制信号动态调节水泵。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (5)
1.水泵的智能控制***，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据交互模块、水泵控制模块和数据库；其特征在于：
中枢控制模块通过数据库获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；其中，要素数据包括叶轮压力和输水距离；
中枢控制模块通过数据交互模块获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号；水泵控制模块根据水泵控制信号动态调节水泵；
所述中枢控制模块通过数据库获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列，包括：
从要素数据中提取测试要素，并根据水泵的标准工作环境为测试要素设置要素变化范围；其中，标准工作环境指水泵可进行正常工作的环境；
将要素变化范围划分为若干特征段，整合成该测试要素的要素变化序列；从各要素变化序列中有序选择一个特征段，基于选择的特征段生成模拟测试序列；
所述根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速，包括：
依次提取模拟测试序列，根据模拟测试序列模拟水泵工作环境；
在模拟过程中模拟不同工作转速的输水工作，根据输水工作从若干工作转速中选择能耗最低的作为最优工作转速；
所述根据输水工作从若干工作转速中选择能耗最低的作为最优工作转速，包括：
根据模拟过程中的输水工作确定能够完成输水任务的工作转速，标记为原始转速；统计各原始转速下完成单位体积水输送所需的能耗数据；
以原始转速为自变量，以能耗数据为因变量，建立能耗-转速动态曲线；基于能耗-转速动态曲线确定最优工作转速。
2.根据权利要求1所述的水泵的智能控制***，其特征在于，所述基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速，包括：
通过数据交互模块定时获取水泵的真实工作环境，根据真实工作环境转换获取对应的要素数据；基于获取的要素数据生成转速评估序列；
将转速评估序列输入至转速调整模型中，获取对应的最优工作转速。
3.根据权利要求1所述的水泵的智能控制***，其特征在于，所述结合实际转速生成水泵控制信号；水泵控制模块根据水泵控制信号动态调节水泵，包括：
获取水泵当前的实际转速；
将实际转速与最优工作转速进行比较，生成水泵控制信号；将水泵控制信号发送至水泵控制模块，通过水泵控制模块对水泵进行动态调节。
4.根据权利要求1所述的水泵的智能控制***，其特征在于，所述中枢控制模块分别与数据交互模块、水泵控制模块和数据库通信和/或电气连接；其中，中枢控制模块和数据库基于云技术构建；
所述数据交互模块与设置在水泵上的数据传感器通信和/或电气连接；所述水泵控制模块用于根据水泵控制信号动态控制水泵工作转速。
5.水泵的智能控制方法，基于权利要求1至4任意一项所述的水泵的智能控制***运行，其特征在于，包括：
获取要素数据，对要素数据进行要素提取和有序匹配生成模拟测试序列；
根据模拟测试序列模拟水泵工作状态，获取能耗最低状态下的最优工作转速；
基于模拟测试序列和对应最优工作转速训练人工智能模型，获取转速调整模型；
获取水泵的真实工作环境；基于真实工作环境生成转速评估序列，输入至转速调整模型获取对应的最优工作转速；结合实际转速生成水泵控制信号，根据水泵控制信号动态调节水泵。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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