摘要
本发明属于智能调节阀技术领域,具体涉及一种智能阀门定位器控制参数动态优化调整的方法,包括通过多源传感器组及工业物联网平台采集设备运行数据,对采集的设备运行数据依次执行组合滤波去噪、异常检测和线性归一化预处理;对预处理后的数据执行基于短时傅里叶变换的时频域联合分析,提取流量变化率、压力波动范围及控制信号频率作为特征参数;采用支持向量机模型将设备工况分类为稳态、动态变化、异常三类;该智能阀门定位器控制参数动态优化调整的方法基于短时傅里叶变换提取流量变化率、压力波动,结合支持向量机快速分类工况,为控制策略切换提供依据,避免传统固定参数模式在工况突变时的实时性差的问题,进而提高控制精度。
技术关键词
智能阀门定位器
短时傅里叶变换
工业物联网平台
阀门定位器控制系统
设备工况
支持向量机模型
滤波去噪
设备运行数据
关键传感器故障
强化学习算法
历史运行数据
数字孪生
异常点
递推最小二乘法
低通滤波器
动态资源分配
闭环控制回路
智能调节阀
系统为您推荐了相关专利信息
轴承故障识别方法
短时傅立叶变换
故障自动识别
隐马尔科夫模型
短时傅里叶变换
变压器油箱
故障检测方法
深度神经网络模型
训练深度神经网络
短时傅里叶变换
协同优化调度方法
工业园区
数字孪生模型
多智能体强化学习
关系建模