基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法及系统

本发明涉及电数字数据处理领域，尤其涉及基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法及系统，方法包括：获取乳化液泵站历史运行数据及工况状态标签，包含流量、压力、功率信号，经预处理得流量样本段。设定模态数与带宽搜索范围，以参数组合作为遗传个体，构建种群并优化，得各样本最优参数组合，构建历史数据库及实时参数候选集合。据此，进行模态分解，依压力、功率信号与IMF分量的相关性构建综合协同指标，计算重构权重，重构流量信号。利用重构数据及工况标签训练LSTM模型，输出工况概率，重构实时流量信号并输入模型，实现乳化液泵流量实时在线监测。本发明通过自适应去噪与优化参数，提升信噪比及异常识别精度。