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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种双调节轴流风机、风机性能预测模型及风机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：CN121229427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511798999.3，技术领域涉及：F04D25/08；该发明授权一种双调节轴流风机、风机性能预测模型及风机控制方法是由张磊;袁威;张倩;郑梦贤;安光耀;郎进花;关大伟设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双调节轴流风机、风机性能预测模型及风机控制方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种双调节轴流风机、风机性能预测模型及风机控制方法，双调节轴流风机包括外壳，内部设置永磁驱动电机；叶轮，与永磁驱动电机刚性同轴连接；双调节机构，包括固定于外壳的导叶和角度可调的动叶，动叶设置于叶轮上；协同控制器，基于实时工况的数据信息动态协调变频器转速指令、导叶开度及动叶角度。本申请通过永磁同步电机与叶轮刚性连接，避免了皮带或齿轮传动过程引起的传动损耗，同时通过协同控制器接收实时工况数据信息，并基于实时工况进行风机性能的预测，根据预测的性能趋势，对风机的导叶开度变化量、动叶角度变化量和转速变化量中一个或多个参数进行耦合调控，而实现动态响应优化，提升风机调节范围及调节过程的可靠性。

本发明授权一种双调节轴流风机、风机性能预测模型及风机控制方法在权利要求书中公布了：1.一种双调节轴流风机的风机性能预测模型，其特征在于，所述双调节轴流风机包括： 外壳，内部设置有永磁驱动电机，所述永磁驱动电机为外转子永磁同步电机，所述永磁驱动电机由变频器调节转速； 叶轮，设置于所述外壳内，所述永磁驱动电机与所述叶轮刚性同轴连接； 双调节机构，包括固定于所述外壳的导叶和角度可调的动叶，所述动叶设置于所述叶轮上； 协同控制器，基于实时工况的数据信息动态协调所述变频器的转速指令、导叶开度及动叶角度； 所述风机性能预测模型基于上述双调节轴流风机建立，且所述风机性能预测模型的建立包括： 采集并处理数据，获取所述双调节轴流风机的稳定工况、所述双调节轴流风机在电厂参与深度调频下的气动性能和调控指令、及相关环境的初始数据集，并构建数学模型，获取所述双调节轴流风机的早期故障特征； 协同控制器运算，协同控制器接收所述双调节轴流风机的早期故障特征向量，并输入TCN模型，即时间卷积网络模型，以利用多层膨胀卷积结构捕获所述双调节轴流风机状态的长周期演化规律，结合TCN建模工业控制延迟效应，基于空洞卷积构建16秒时序覆盖窗口，分层解耦所述双调节轴流风机的延迟量，通过残差连接传递历史状态，生成动态前馈补偿量，具体为： ； 其中，为补偿后的最终控制量，为外部给定的原始命令控制量，为时间补偿增益，为预测控制量； 基于TCN输出的时序特征矩阵，计算滑动窗口内的马氏距离统计量，并根据特征向量分布动态更新异常判定阈值； 其中，在稳态工况下： ； 而在瞬态工况下： ； 其中，为运行状态综合指标，为前一时刻对当前状态的惯性衰减量，为均方根机械振动烈度，为轴承系统的非稳态温升梯度，为指数衰减权重，为稳态阈值，为系统允许的最大压力变化率； 当特征向量距离满足时标记异常； 通过输出层softmax，即归一化指数函数分类器同步识别异常类型；对启停阶段电流瞬态脉冲进行特征波形匹配，保留符合操作规范的暂态数据，并对喘振边界区低频压力振荡进行指数增长检测，保留非恶化性振荡数，剔除被标记为设备异常及数据采集异常的数据点，保留通过时空特征验证的数据形成目标数据集； 协同控制器输出指令，基于目标数据集和神经网络框架进行模型训练，得到目标模型以对所述双调节轴流风机效率进行预测，得到全工况下所述双调节轴流风机效率的预测信息，并输出动作变量以调节所述双调节轴流风机的运行状态； 结合TD3智能体对轴流风机的效率进行预测，得到全工况下轴流风机效率的预测信息，同时输出预测计算后的导叶开度变化量、动叶角度变化量和转速变化量，并对应调节风机运行状态。

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