基于人工智能优化控制的离心机动态过滤效率提升方法

本发明公开了一种基于人工智能优化控制的离心机动态过滤效率提升方法，涉及离心机过滤效率优化技术领域；构建边缘‑云端协同架构系统；感知层部署多种传感器采集设备运行数据；边缘计算层处理数据并决策；网络传输层保障数据可靠传输；云端平台用于模型训练与全局优化；通过对采集数据预处理和特征提取，运用融合深度学习与物理仿真的混合模型评估状态，基于多目标优化函数结合模糊逻辑、自适应算法优化控制参数，利用电液伺服和机器视觉实现动态反馈调节。本发明技术实现离心机智能运行，相比传统控制，过滤效率提高，能耗降低，滤布寿命延长，设备故障诊断更准、维护响应更快，提升生产效益，增强产品市场竞争力。