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龍圖騰網獲悉廣州施杰節能科技有限公司申請的專利一種并聯水泵智能算法優化組合及控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119476511B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411934360.9，技術領域涉及：G06N7/06；該發明授權一種并聯水泵智能算法優化組合及控制方法是由官玲俊;郭金星;古鵬軍;姚岳濤;譚戈鴻設計研發完成，并于2024-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種并聯水泵智能算法優化組合及控制方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種并聯水泵智能算法優化組合及控制方法，包括：在每個水泵的邊緣節點上配置傳感器和計算模塊，實時采集每臺水泵的運行數據并進行預處理，生成統一的實時特征向量和時間序列特征；根據實時特征向量動態計算水泵的壽命狀態，量化剩余壽命；根據所述壽命狀態設計基于模糊邏輯算法的動態啟停方案，平衡負載需求與水泵壽命分配；基于聯邦學習在全局視角下優化水泵的剩余壽命，動態優化調整基于啟停方案的運行策略。本發明構成了一個完整的解決方案，為并聯水泵的高效、可靠運行提供了全新的技術路徑。

本發明授權一種并聯水泵智能算法優化組合及控制方法在權利要求書中公布了：1.一種并聯水泵智能算法優化組合及控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1、在每個水泵的邊緣節點上配置傳感器和計算模塊，實時采集每臺水泵的運行數據并進行預處理，生成統一的實時特征向量和時間序列特征；所述運行數據包括水泵運行中的流量Qi、壓力Pi、功耗Ei、啟停次數Ni以及當前負載需求D； 其中，所述時間序列特征提取如下： 在每分鐘實時生成一個特征序列窗口提取水泵運行的歷史趨勢，長度為過去5分鐘的數據，表示如下： 其中，Xi[t-4]表示t-4時刻窗口的特征向量，Xi[t-3]表示t-3時刻窗口的特征向量，Xi[t-2]表示t-2時刻窗口的特征向量，Xi[t-1]表示t-1時刻窗口的特征向量，Xi[t]表示t時刻窗口的特征向量； 所述邊緣節點上傳規則如下： 每個邊緣節點每分鐘將最新的特征向量窗口上傳至中心節點，用于模型訓練與全局優化；但是當檢測到異常波動時，每個邊緣節點觸發高頻上傳機制，將所有歷史特征數據發送至中心節點； S2、根據實時特征向量動態計算水泵的壽命狀態，量化剩余壽命； S3、根據所述壽命狀態設計基于模糊邏輯算法的動態啟停方案，平衡負載需求與水泵壽命分配； S4、基于聯邦學習在全局視角下優化水泵的剩余壽命，動態優化調整基于啟停方案的運行策略； 其中，所述根據所述壽命狀態設計基于模糊邏輯算法的動態啟停方案，平衡負載需求與水泵壽命分配，具體包括： 設計模糊邏輯算法的輸入變量和輸出變量；其中，所述輸入變量為壽命得分、壓力波動和啟停頻次，所述輸出變量為優先級； 針對水泵啟停優化的特殊需求結合糊邏輯算法，設計壓力敏感項和啟停磨損補償項；其中，所述壓力敏感項用于在負載波動劇烈時降低優先級，避免水泵過度參與不穩定負載的調整；所述啟停磨損補償項用于動態調整優先級，針對啟停頻次過高的水泵減少其運行機會；所述壓力敏感項表示如下： ψi＝λ1·|ΔPi|2 其中，λ1為壓力波動敏感因子，|ΔPi|2用于放大高壓力波動對優先級的抑制效果； 所述啟停磨損補償項表示如下： ξi＝λ2·max0,ΔNi 其中，λ2為啟停磨損調整系數； 將輸入變量和輸出變量與壓力敏感項和啟停磨損補償項結合，表示如下： Priorityi＝μL·Li-ψi-ξi 其中，Li為壽命得分，μL為壽命得分的權重，直接反映壽命對優先級的主要影響；ψi為壓力敏感項，抑制波動對水泵的過度負擔；ξi為啟停磨損補償項，限制啟停頻次高的水泵繼續運行； 計算優先級Priorityi后，按優先級對所有水泵排序，從高到低逐一分配負載直至滿足系統當前的負載需求D；若負載需求降最低，則按照優先級從最低到最高逐一停用水泵，直至負載滿足最低要求； 最后生成優化方案Schedule； 其中，所述S2，具體包括： 構建水泵壽命狀態模型根據特征序列窗口預測水泵的壽命得分Li，其中，所述壽命得分Li的范圍為[0,1]，1表示壽命完全，0表示壽命耗盡；所述水泵壽命狀態模型表示如下： 其中，β0表示初始化偏置項，表示設備初始壽命；βj表示時間序列特征的權重，體現不同特征對壽命預測的貢獻；γ為累積疲勞因子權重系數；j表示時間j；φi表示累積疲勞因子，描述高負載和頻繁啟停的累積損耗影響； 在水泵實際運行時，每個水泵的邊緣節點實時輸入其特征窗口至壽命模型并計算當前壽命得分Li，根據計算結果生成壽命狀態Statei，表示如下： 其中，表示時間序列特征窗口，提供短期內水泵運行趨勢信息；Li表示壽命得分，用于量化當前水泵剩余壽命比例； 設計動態異常檢測機制提升水泵壽命狀態模型對異常數據的魯棒性； 所述動態異常檢測機制，具體包括： 如果連續兩次計算的壽命得分變化超過閾值δ，則記錄異常標志并觸發自動校驗機制；其中，所述自動校驗機制，具體包括： 將完整特征窗口上傳至中心節點； 中心節點利用最新采集的水泵運行狀態數據重新訓練的參數β0,βj,γ，避免模型因長期漂移導致誤差擴大； 其中，所述S4，具體包括： 設計綜合考慮能耗和壽命損耗的優化目標函數J；所述優化目標函數J，定義如下： 其中，n表示水泵總數，ηi表示水泵i的流量比例，Ei表示能耗，σi表示壽命加權項，Li表示壽命得分； 其中，所述優化目標函數J滿足以下約束條件： A、總流量分配滿足系統負載需求D，表示如下： B、每臺水泵的流量分配Qi不超過其最大能力，表示如下： 其中，表示每臺水泵的最大流量分配； C、已停用的水泵不分配流量：若Pumpi:off，則Qi＝0； 采用分布式梯度下降法對目標函數J進行優化； 優化完成后，生成的最優流量分配方案FlowPlan＝{Q1,Q2,…,Qn}滿足約束條件，同時最小化目標函數J，更新的啟停優化方案Schedule′通過檢查流量Qi確定：若Qi＝0，則Pumpi:off； 收集優化后的流量分配Qi和能耗數據Ei，作為樣本更新壽命得分的計算，使其適應最新的運行條件。

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