摘要
本发明涉及水泵控制技术领域,尤其涉及一种基于设备剩余寿命模型的潜水排污泵组集控方法,包括训练基于深度卷积的长短期记忆神经网络,预测所用潜水排污泵的剩余寿命;将定频潜水排污泵和变频潜水排污泵进行编号;记潜水排污泵正常使用时的设备剩余寿命为水泵第一阈值,潜水排污泵完成检修后的停机时间为水泵第二阈值,二者之和为水泵启停优先级的判定标准,值越大启动优先级越高,反之停止优先级越高;根据调节池的尺寸、潜水排污泵的种类和数量信息设定相关液位阈值;本发明避免了不必要的停机和维护,避免了频繁启停的问题,有效的维持了调节池的液位恒定。
技术关键词
潜水排污泵
长短期记忆神经网络
池水
水泵控制技术
剩余寿命预测
短时傅里叶变换
液位
PID控制器
随机梯度下降
数据
信号
矩阵
序列
尺寸
逻辑
误差
频率
模式
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光电传感器阵列
线圈阵列
长短期记忆神经网络模型
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表征方法
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数据
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实体识别模型
关键词
长短期记忆神经网络
塑料
故障容错控制
健康状态评估方法
数字孪生
长短期记忆神经网络
多尺度
神经外科手术
风险智能评估
长短期记忆神经网络
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