一种基于双向LSTM神经网络的污水泵多参数智能控制方法

本发明涉及污水泵控制技术领域，具体涉及一种基于双向LSTM神经网络的污水泵多参数智能控制方法。该方法首先通过在污水输送系统中安装流量、杂质浓度等多类型传感器以及利用伺服电机本体自带的运行参数采集功能，实时获取系统运行数据，并传输至数据处理单元进行预处理并按时间序列整理形成样本集。下一步构建适配的神经网络模型，选用合适的网络结构、确定各层节点数量、激活函数、损失函数及优化算法后，利用划分好的训练集、验证集和测试集对模型进行训练与性能评估，使其具备良好泛化能力。在污水泵实际运行时，将实时采集且预处理后的数据输入已训练好的神经网络模型，由模型输出污水泵控制指令，如转速调节、启停控制和故障预警等，驱动电机控制器据此调控污水泵运行，同时设置实时监控与报警机制，保障运行状态与预测相符。本发明实现了污水泵的智能化、精准化控制，可有效提高运行效率、降低能耗、延长设备使用寿命以及增强系统稳定性，能适应多种复杂工况。