一种压缩机控制方法及系统

本发明提出了一种压缩机控制方法及系统。属于压缩机控制技术领域，所述方法包括：通过多参数传感器网络，实时采集压缩机运行过程中的多维度数据；对采集的多维度数据进行预处理，并构建数据集；通过基于深度神经网络的强化学习模型，基于历史数据和当前环境状态，对压缩机控制策略进行学习并优化；通过模拟仿真和在线学习，进行不断迭代更新；基于自适应神经网络模型，对压缩机未来一段时间内的运行状态和性能参数进行实时预测，并根据当前工况和压缩机历史数据，动态调整网络结构和参数。通过多参数传感器网络实时采集压缩机运行过程中的多维度数据。这些数据经过预处理，包括去噪、填补缺失值、异常值检测等，以确保数据质量。