[发明专利]基于工业大数据和人工智能的空压机带压启动自检方法

权利要求书

1.一种基于工业大数据和人工智能的空压机带压启动自检方法，其特征在于，该方法包括：获得成功带压启动的空压机启动过程中的超载功率波动特征序列和防喘振阀门的开角；获取两个空压机启动过程的超载功率波动特征序列的归一化相关系数与设定值的差值、以及两个空压机开角差值的绝对值，两者的乘积为两个空压机启动过程的联合相似度；根据任意两个空压机的联合相似度对空压机聚类获得若干簇；其中，所述获得成功带压启动的空压机启动过程中的超载功率波动特征序列包括：确定空压机带压启动过程中的实时负载功率的采集时长；在空压机启动负载功率超过标称值时开始采集实时负载功率，到采集时长结束；将实时负载功率与功率标称值的比值作为采集时长内的超载功率波动特征数据点，采集时长内的所有超载功率波动特征数据点组成超载功率波动特征序列；

将防喘振阀门开角差值小于预设开角差值阈值的簇合并；

预训练孪生网络：孪生网络的输入为任意两空压机启动过程的超载功率波动特征序列和开角，根据两空压机是否属于同一簇对输入进行标注，孪生网络的输出为各空压机的特征描述子；

继续训练孪生网络：若孪生网络的输入来自同一簇，则标签值为第一设定值，否则，标签值为两空压机的联合相似度；

获取待自检空压机特征描述子和其他空压机特征描述子的相似度，选取大于预设相似度阈值的相似度和对应的其他空压机开角；将选取的相似度作为对应其他空压机开角的权重，获取加权平均值作为待自检空压机的最大似然估计开角；

根据最大似然估计开角调节防喘振阀门开角，进行空压机带压启动尝试。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述成功带压启动的空压机启动过程中的防喘振阀门的开角为比例值，其值越大，防喘振阀门开度越大。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据任意两个空压机的联合相似度对空压机聚类获得若干簇包括：根据作为样本的空压机数量确定聚类的类簇数量；获得任意两空压机的联合相似度为样本间的距离；根据类簇数量和样本间的距离对空压机聚类获得若干簇。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据最大似然估计开角调节防喘振阀门开角，进行空压机带压启动尝试包括：根据最大似然估计开角和空压机防喘振阀门最大开角组成阀门开角调节保守区间；在保守区间内调节阀门开角，若阀门开角为最大似然估计开角时空压机启动仍不成功，停止尝试，保护空压机。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据最大似然估计开角调节防喘振阀门开角，进行空压机带压启动尝试还包括：若在保守区间内进行空压机带压启动尝试成功，对预设相似度阈值进行更新；获得更精确的最大似然估计开角。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，预设相似度阈值为0.7。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，预设相似度阈值t：

t=Min(α+β*D*∑(d_min,k)/[(d+r)*(K-1)],1)

其中，α、β是常数参数，D是待自检空压机所属簇的密度，d_min,k为待自检空压机与其他簇k的最短距离，K为簇的个数，d是待自检空压机与所属簇聚类中心的距离，r是聚类时所有数据点对应最小凸多边形的最小外接圆半径。