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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种多风机运行系统、自适应控制方法及装置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：CN120007614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411833399.1，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权一种多风机运行系统、自适应控制方法及装置是由赵晨;王庆伟;校文超;杨军设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多风机运行系统、自适应控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开涉及一种多风机运行系统、自适应控制方法及装置，该方法包括：通过传感器组件实时采集风机的运行状态数据；若运行状态数据中的数据波动幅度大于第一预设阈值，对运行状态数据进行卡尔曼滤波处理，获取第一预测数据；若第一预测数据中的数据波动幅度大于第二预设阈值，将第一预测数据输入径向基函数网络模型，获取第二预测数据；将第二预测数据发送至PID控制器，通过粒子群算法调整PID控制器参数，获取风机运行过程中的目标转速。能够通过整合卡尔曼滤波技术径向基函数网络模型和PID控制器，实现对多风机系统的精确状态估计、动态建模预测以及实时自适应控制，有效应对风速及负载波动等复杂工况，提升系统整体性能。

本发明授权一种多风机运行系统、自适应控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多风机运行系统的自适应控制方法，其特征在于，应用于多风机运行系统，所述方法包括： 在所述多风机运行系统的运行过程中，通过传感器组件实时采集每个风机的运行状态数据； 若所述运行状态数据中的数据波动幅度大于第一预设阈值，对所述运行状态数据进行卡尔曼滤波处理，获取所述风机运行状态的第一预测数据； 若所述第一预测数据中的数据波动幅度大于第二预设阈值，将所述第一预测数据作为训练好的径向基函数网络模型的输入，根据所述径向基函数网络模型的输出获取所述风机运行状态的第二预测数据； 将所述第二预测数据发送至PID控制器，通过粒子群算法调整所述PID控制器参数，获取风机运行过程中的目标转速，以对所述多风机运行系统的运行状态进行自适应控制； 所述方法还包括： 若所述运行状态数据中的数据波动幅度小于或等于第一预设阈值，将所述运行状态数据发送至PID控制器；通过粒子群算法调整所述PID控制器参数，获取风机运行过程中的目标转速，以对所述多风机运行系统的运行状态进行自适应控制； 若所述第一预测数据中的数据波动幅度小于或等于第二预设阈值，将所述第一预测数据发送至PID控制器；通过粒子群算法调整所述PID控制器参数，获取风机运行过程中的目标转速，以对所述多风机运行系统的运行状态进行自适应控制； 所述方法还包括： 判断所述运行状态数据中的数据波动幅度是否大于第一预设阈值，以及，判断所述第一预测数据中的数据波动幅度是否大于第二预设阈值； 所述判断所述运行状态数据中的数据波动幅度是否大于第一预设阈值，包括：对采集到的运行状态数据中进行统计分析，获取所述运行状态数据的标准差或方差，判断所述标准差或方差是否大于第一预设阈值； 所述判断所述第一预测数据中的数据波动幅度是否大于第二预设阈值，包括：对所述第一预测数据进行统计分析，获取所述第一预测数据的标准差或方差，判断所述标准差或方差是否大于第二预设阈值。

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