篦冷机风机参数寻优方法、装置、设备及存储介质

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篦冷机风机参数寻优方法、装置、设备及存储介质
申请号:CN202510244170
申请日期:2025-03-03
公开号:CN120180884A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种篦冷机风机参数寻优方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:采用物理模型结合数据驱动方式,建立篦冷机风机的数字孪生模型;基于数字孪生模型,模拟不同工况下的马尔可夫决策,其中,马尔可夫决策的转移方式包括采用训练好的机器学习模型输出,通过马尔可夫决策生成仿真训练集;基于篦冷机风机的历史数据集和仿真训练集,对强化学习模型进行预训练,得到用于参数寻优的预训练模型;在实际环境中启动篦冷机风机,将预训练模型作为在线学习初始模型,实时输出风机参数的寻优结果,并执行经过约束模型组验证的寻优结果。本申请建立孪生模型产生高质量仿真训练集弥补历史数据不足;预训练使在线学习阶段无需从零开始学习。
技术关键词
篦冷机风机 数字孪生模型 参数寻优方法 数据驱动方式 强化学习模型 机器学习模型 线性回归模型 决策 训练集 预训练模型 风机系统 生成动作 在线 可视化平台 工况 物理 可读存储介质 生成参数