摘要
本申请公开了一种液氮节能生产工艺,包括以下步骤:实时采集液氮生产管道中的冷量分布数据,所述冷量分布数据包括多个节点的温度数据和流量数据;基于ADC转换电路将所述冷量分布数据划分为至少三个冷量等级;通过预训练的神经网络模型预测冷量需求,并生成PWM控制信号;根据所述PWM信号切换不同冷量等级的回收路径,所述回收路径通过电磁阀控制,所述电磁阀的开关状态由所述PWM信号驱动。本申请提供的一种液氮节能生产工艺,通过对冷量的精准采集、合理分级、智能预测和控制,有效提高了冷量的回收与梯级利用效率,降低了能源消耗和生产成本,提升了液氮生产效率。
技术关键词
神经网络模型
PWM控制
数据
TensorFlow框架
回路
车间空调系统
信号
电磁阀驱动电路
PID控制算法
PWM占空比
光耦隔离电路
液氮储罐
控制电磁阀
流量传感器
时间段
预冷器
微控制器
膨胀机
系统为您推荐了相关专利信息
物联网系统
水体
云服务器
过鱼设施
实时监测数据
物联网控制方法
中控服务器
多协议
智能楼宇控制
适配器
性能预测方法
网络拓扑特征
特征提取模块
节点特征
多头注意力机制
等离子空气净化器
污染特征
强化学习策略
神经网络模型
空间分布特征
语音识别网络
语音识别模型
空间特征提取
特征提取网络
时序特征