摘要
本发明属于膜孔堵塞清洗技术领域,本发明公开了利用机器学习的智能膜孔堵塞监测与自动清洗方法及装置;包括:采集外泌体过滤过程中的膜孔数据;根据膜孔数据,计算过滤抗性数据;采集外泌体过滤过程中过滤膜的透光率;根据过滤抗性数据和透光率,判断膜孔是否发生堵塞;若膜孔发生堵塞,则判断膜孔的堵塞程度;根据膜孔的堵塞程度,判断是否开启膜孔清洗;若开启膜孔清洗,则自适应匹配清洗参数,根据清洗参数进行清洗;本发明能够准确地判断膜孔是否发生堵塞并确定堵塞程度,避免因膜孔堵塞而导致的过滤效率下降和设备故障;同时,根据判断结果,能够自适应匹配的清洗参数进行清洗操作,确保清洗过程的高效性和准确性。
技术关键词
自动清洗方法
清洗参数
透光率
判断标签
深度信念网络模型
光强度
速率
过滤膜
酸性清洗液
标记
表达式
深度神经网络模型
数值
预测误差
自动清洗装置
数据分析模块
压力
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
光线追踪算法
透光率
微观结构特征
坐标
多层面料
功耗优化方法
超声波清洗设备
清洗参数
清洗工件表面
换能器
洗鞋系统
建筑施工现场
红外感应传感器
高压空气系统
清洗参数
实时监测数据
预报方法
LSSVM模型
监测点
偏差
标签设备
控制系统装置
智能会议室
主机设备
UWB基站