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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种SHMFF泵送系统并联水泵节能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：CN115729097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211445338.9，技术领域涉及：G05B13/02；该发明授权一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法是由仇文君;陈思跃;方明;唐佳丽设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，与现有技术相比解决了难以实现泵组协同节能控制的缺陷。本发明包括以下步骤：并联水泵组运行参数的获取；BP神经网络的构建；BP神经网络的训练；BP神经网络A和BP神经网络B的优化；最优流量分配方案的生成；并联水泵的节能控制。本发明利用实际使用中测试到的有限数据集，实现了不同性能并联变频水泵组节能控制优化，可贴合设备的实际运行情况并计算，最大程度发挥变频泵组的节能效应。

本发明授权一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种SHMFF泵送系统并联水泵节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 11并联水泵组运行参数的获取：获取SHMFF泵送系统中MC100‑300的离心水泵和MultitecA‑125离心水泵的运行数据，并进行预处理； 12BP神经网络的构建：针对MC100‑300的离心水泵构建BP神经网络A、针对MultitecA‑125离心水泵构建BP神经网络B； 13BP神经网络的训练：利用MC100‑300离心水泵、MultitecA‑125离心水泵的实测数据分别对BP神经网络A、BP神经网络B进行训练； 14BP神经网络A和BP神经网络B的优化：利用遗传算法分别对BP神经网络A和BP神经网络B的权值、阈值进行优化，得到优化后的神经网络GA‑BP A和神经网络GA‑BP B； 所述BP神经网络A和BP神经网络B的优化包括以下步骤： 141使用遗传算法通过选择、交叉、变异操作的多次迭代，减小适应度函数值，从而不断地优化BP神经网络A的权值和阈值，直到满足允许的均方误差为止： 1411种群初始化：个体编码方法为实数编码，个体编码长度为18+7＝25； 1412适应度函数计算：根据每组水泵训练数据训练BP神经网络后预测系统的轴功率输出，把预测输出和期望输出之间的误差绝对值作为个体适度度Q，期望输出即为实际测得的轴功率值，其计算公式如下： 式中，N为网络输出节点数，Yk为BP神经网络第k个节点的期望输出，Ok为第k个节点的预测输出，δ为系数，abs是求绝对值； 1413选择操作：采用轮盘赌法，基于适应度比例的选择策略，每个个体i的选择概率pi为式中，Qi和Qj为个体的适应度值，δ为系数，S为种群个体数目； 1414交叉操作：采用实数交叉法，第m个染色体am和第n个染色体an在j位的交叉操作方法如下： amj＝amj1‑b+anjbanj＝anj1‑b+amjb式中，amj指染色体am的第j位，anj指染色体an的第j位，b是[0,1]间的随机数； 1415变异操作：选举第i个个体的第j个基因aij进行变异，变异算法如下： 式中，amax为基因aij的上界，amin为基因aij的下届，Hg＝r21‑gGmax2，r2为一个随机数，g为当前迭代次数，Gmax为最大进化次数，r为[0,1]间的随机数； 1416更新权值和阈值：经过遗传算法多次迭代后，得到适应度函数最低的最优个体，赋值给BP神经网络的权值和阈值，优化后得到神经网络GA‑BP A； 142按照以上方法和步骤，使用遗传算法优化BP神经网络B的权值和阈值，优化后得到神经网络GA‑BP B； 15最优流量分配方案的生成：使用粒子群法连接神经网络GA‑BP A和神经网络GA‑BP B，在给定需求下，为每一个水泵组合搜索出最优流量分配方案； 所述最优流量分配方案的生成包括以下步骤： 151在给定的供水需求下，使用粒子群法连接神经网络GA‑BP A和神经网络GA‑BP A、神经网络GA‑BP A和神经网络GA‑BP B、神经网络GA‑BP B和神经网络GA‑BP B； 使用单泵扬程和流量H，Q向量组作为粒子，粒子的适应度函数F如下： 其中，L是水泵台数，L≤m+n,m为水泵A的总台数，n为水泵B的总台数，Nshaft为单泵的轴功率值； 152将粒子的个数设为水泵的运行台数，不同的粒子间扬程相同，流量总和为需求流量； 153将水泵组合分别设为若干台MC100‑300的离心水泵之间并联、若干台MultitecA‑125离心水泵之间并联，若干台MC100‑300的离心水泵与若干台MultitecA‑125离心水泵之间并联，其并联运行台数均低于SHNFF泵送系统总台数； 154利用粒子速度和位置的更新，为每一个水泵组合搜索最优的流量分配，使得该组合下的适应度函数最低，生成最优流量分配方案； 16并联水泵的节能控制：将最优流量分配方案，即单泵扬程和搜索到的最优流量分配输入到相应水泵型号所对应的神经网络GA‑BP A或神经网络GA‑BP B中，计算出不同的泵组并联后的总功率，选择总功率最低的作为最优的并联运行方案，以此对并联水泵进行节能控制。

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