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龙图腾网获悉广州施杰节能科技有限公司申请的专利一种并联水泵智能算法优化组合及控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119476511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411934360.9，技术领域涉及：G06N7/06；该发明授权一种并联水泵智能算法优化组合及控制方法是由官玲俊;郭金星;古鹏军;姚岳涛;谭戈鸿设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种并联水泵智能算法优化组合及控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种并联水泵智能算法优化组合及控制方法，包括：在每个水泵的边缘节点上配置传感器和计算模块，实时采集每台水泵的运行数据并进行预处理，生成统一的实时特征向量和时间序列特征；根据实时特征向量动态计算水泵的寿命状态，量化剩余寿命；根据所述寿命状态设计基于模糊逻辑算法的动态启停方案，平衡负载需求与水泵寿命分配；基于联邦学习在全局视角下优化水泵的剩余寿命，动态优化调整基于启停方案的运行策略。本发明构成了一个完整的解决方案，为并联水泵的高效、可靠运行提供了全新的技术路径。

本发明授权一种并联水泵智能算法优化组合及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种并联水泵智能算法优化组合及控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、在每个水泵的边缘节点上配置传感器和计算模块，实时采集每台水泵的运行数据并进行预处理，生成统一的实时特征向量和时间序列特征；所述运行数据包括水泵运行中的流量Qi、压力Pi、功耗Ei、启停次数Ni以及当前负载需求D； 其中，所述时间序列特征提取如下： 在每分钟实时生成一个特征序列窗口提取水泵运行的历史趋势，长度为过去5分钟的数据，表示如下： 其中，Xi[t-4]表示t-4时刻窗口的特征向量，Xi[t-3]表示t-3时刻窗口的特征向量，Xi[t-2]表示t-2时刻窗口的特征向量，Xi[t-1]表示t-1时刻窗口的特征向量，Xi[t]表示t时刻窗口的特征向量； 所述边缘节点上传规则如下： 每个边缘节点每分钟将最新的特征向量窗口上传至中心节点，用于模型训练与全局优化；但是当检测到异常波动时，每个边缘节点触发高频上传机制，将所有历史特征数据发送至中心节点； S2、根据实时特征向量动态计算水泵的寿命状态，量化剩余寿命； S3、根据所述寿命状态设计基于模糊逻辑算法的动态启停方案，平衡负载需求与水泵寿命分配； S4、基于联邦学习在全局视角下优化水泵的剩余寿命，动态优化调整基于启停方案的运行策略； 其中，所述根据所述寿命状态设计基于模糊逻辑算法的动态启停方案，平衡负载需求与水泵寿命分配，具体包括： 设计模糊逻辑算法的输入变量和输出变量；其中，所述输入变量为寿命得分、压力波动和启停频次，所述输出变量为优先级； 针对水泵启停优化的特殊需求结合糊逻辑算法，设计压力敏感项和启停磨损补偿项；其中，所述压力敏感项用于在负载波动剧烈时降低优先级，避免水泵过度参与不稳定负载的调整；所述启停磨损补偿项用于动态调整优先级，针对启停频次过高的水泵减少其运行机会；所述压力敏感项表示如下： ψi＝λ1·|ΔPi|2 其中，λ1为压力波动敏感因子，|ΔPi|2用于放大高压力波动对优先级的抑制效果； 所述启停磨损补偿项表示如下： ξi＝λ2·max0,ΔNi 其中，λ2为启停磨损调整系数； 将输入变量和输出变量与压力敏感项和启停磨损补偿项结合，表示如下： Priorityi＝μL·Li-ψi-ξi 其中，Li为寿命得分，μL为寿命得分的权重，直接反映寿命对优先级的主要影响；ψi为压力敏感项，抑制波动对水泵的过度负担；ξi为启停磨损补偿项，限制启停频次高的水泵继续运行； 计算优先级Priorityi后，按优先级对所有水泵排序，从高到低逐一分配负载直至满足系统当前的负载需求D；若负载需求降最低，则按照优先级从最低到最高逐一停用水泵，直至负载满足最低要求； 最后生成优化方案Schedule； 其中，所述S2，具体包括： 构建水泵寿命状态模型根据特征序列窗口预测水泵的寿命得分Li，其中，所述寿命得分Li的范围为[0,1]，1表示寿命完全，0表示寿命耗尽；所述水泵寿命状态模型表示如下： 其中，β0表示初始化偏置项，表示设备初始寿命；βj表示时间序列特征的权重，体现不同特征对寿命预测的贡献；γ为累积疲劳因子权重系数；j表示时间j；φi表示累积疲劳因子，描述高负载和频繁启停的累积损耗影响； 在水泵实际运行时，每个水泵的边缘节点实时输入其特征窗口至寿命模型并计算当前寿命得分Li，根据计算结果生成寿命状态Statei，表示如下： 其中，表示时间序列特征窗口，提供短期内水泵运行趋势信息；Li表示寿命得分，用于量化当前水泵剩余寿命比例； 设计动态异常检测机制提升水泵寿命状态模型对异常数据的鲁棒性； 所述动态异常检测机制，具体包括： 如果连续两次计算的寿命得分变化超过阈值δ，则记录异常标志并触发自动校验机制；其中，所述自动校验机制，具体包括： 将完整特征窗口上传至中心节点； 中心节点利用最新采集的水泵运行状态数据重新训练的参数β0,βj,γ，避免模型因长期漂移导致误差扩大； 其中，所述S4，具体包括： 设计综合考虑能耗和寿命损耗的优化目标函数J；所述优化目标函数J，定义如下： 其中，n表示水泵总数，ηi表示水泵i的流量比例，Ei表示能耗，σi表示寿命加权项，Li表示寿命得分； 其中，所述优化目标函数J满足以下约束条件： A、总流量分配满足系统负载需求D，表示如下： B、每台水泵的流量分配Qi不超过其最大能力，表示如下： 其中，表示每台水泵的最大流量分配； C、已停用的水泵不分配流量：若Pumpi:off，则Qi＝0； 采用分布式梯度下降法对目标函数J进行优化； 优化完成后，生成的最优流量分配方案FlowPlan＝{Q1,Q2,…,Qn}满足约束条件，同时最小化目标函数J，更新的启停优化方案Schedule′通过检查流量Qi确定：若Qi＝0，则Pumpi:off； 收集优化后的流量分配Qi和能耗数据Ei，作为样本更新寿命得分的计算，使其适应最新的运行条件。

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