CN119042929B 用于高温环境的智能制冷设备控制系统及方法 （克拉玛依市富城天然气有限责任公司）

用于高温环境的智能制冷设备控制系统及本申请公开了一种用于高温环境的智能制数据分析和处理技术来对工作状态参数进行数根据制冷设备工作状态时序特征和高温天然气温度数据的聚合特征之间的主成分显著匹配融合特征来自适应地控制下一时间点的被监控制统状态视图。同时能够即时响应外部条件的变2状态参数获取模块，用于获取由传感器组采集的被监控制冷设备温度局部时序特征提取模块，用于将所述高温天然气的温度数据的高温天然气温度时序聚合模块，用于将所述高温天然序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到高温天然气温度时序数据规整模块，用于将所述工作状态参数的时间序列按照时间本维度进行数据规整以得到工作状态参数矩阵的时间序列；状态参数时序关联特征提取模块，用于将所述工作状态参数矩阵空洞卷积神经网络和递归神经网络的工作状态参数时序关联特征提取器以得到工作状态温度时序状态工作状态显著融合模块，用于将所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主成分细粒度优化匹配控制结果生成模块，用于基于所述温度时序状态一工作状态稀疏转速调整模块，用于基于所述控制结果，通过变频器调整所述被高温天然气温度局部时序特征显著性描述因子计算单元，度局部时序特征向量的时间序列中的各个高温天然气温度局部时序特征向量的特征显著高温天然气温度局部时序特征显著性衰减因子构造单元，度局部时序特征向量的时间队列中的各个高温天然气温度局部时序特征向量与当前的高高温天然气温度局部时序特征显著性描述因子调制单元气温度局部时序特征向量的特征显著性衰减因子对所述各个高温天然气温度局部时序特征向量的特征显著性描述因子进行调制以得到高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子的序列；高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子计算单温度局部时序特征显著性衰减描述因子的序列输入门控掩码模块以得到高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列；高温天然气温度时序节点语义显著聚合单元，用于以3量的时间序列的加权和以得到所述高温天然气温度时序节点语义对所述高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子的序列中的每个高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子进行基于Sigmoid函数的归一化处理以得到归一化高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因将所述归一化高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子的集合中的每个归一化高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子输入门控函数进行掩码化处理以得到所述高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列；分别计算所述高温天然气温度局部时序特征向量的均值和方差以得到高温天然气温度局部时序特征均值和高温天然气温度局部时序特计算所述高温天然气温度局部时序特征向量与所述高温天然气温度局部时序特征均值的按位置差值以得到高温天然气温度局部计算所述高温天然气温度局部时序差分向量中每个特征值的四次方以得到高温天然计算所述高温天然气温度局部时序调制差异向量的期望值以得到高温天然气温度局将所述高温天然气温度局部时序期望值与所述高温天然气温度局部时序特征方差的提取所述各个高温天然气温度局部时序特征向量中的最大值以得到高温天然气温度提取所述当前的高温天然气温度局部时序特征向量的最大值以得到当前高温天然气计算所述当前高温天然气温度局部特征最大值与所述高温天然气温度局部时序特征最大值的序列之间的按位置相减以得到高温天然气温度时序偏移值的统计所述各个高温天然气温度局部时序特征向量与所述当前的高温天然气温度局部温天然气温度距离跨度值的序列中各个值的平方以得到高温天然气温度距离跨度调制值的序列；将所述高温天然气温度时序偏移值的序列与所述高温天然气温度距离跨度调制值的序列进行按位置相除以得到所述各个高温天然气温度局部时序特征向量的特征显著性衰高温天然气温度工作状态特征标准化单元，用于对所述显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量进行标准化处理以得到标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和标准化工作状态时高温天然气温度工作状态样本协方差计算单元，用于计算所时序节点语义显著聚合表示向量和所述标准化工作状态时序关联特征向量的样本协方差4矩阵以得到高温天然气温度节点语义显著时序聚合样本协方差矩阵和工作状态时序关联高温天然气温度工作状态主成分特征提取单元，用于对显著时序聚合样本协方差矩阵和所述工作状态时序关联协方差矩阵进行基于矩阵分解的特征向量提取以得到高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量的集合和工高温天然气温度工作状态特征查询匹配单元，用于将著时序聚合主成分特征向量的集合和所述工作状态时序关联主成分特征向量的集合输入最大近似查询匹配网络以得到高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和高温天然气温度工作状态特征语义关联单元，用于将著时序聚合主成分特征向量和工作状态时序关联主成分特征向量的最佳匹配对的集合中的各个高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和工作状态时序关联主成温度时序状态工作状态稀疏显著匹配融合单元，用提取所述高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量的集合中预定的高计算所述预定的高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量与所述工作状态时序关联主成分特征向量的集合中每个工作状态时序关联主成分特征向量之间的余将所述匹配查询相似度的集合中最大的所述匹配查询相似度所对应的工作状态时序关联主成分特征向量与所述预定的高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量作为所述预定的高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和所述工作状分别计算所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量的均值和标准差以得到高温天然气温度时序节点语义显著聚合特征均值和高温天然气温度时序节点语义显著将所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量与所述高温天然气温度时序与所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合特征标准差的按位置除法以得到所述标准分别计算所述工作状态时序关联特征向量的均值和标准差以得到工作状态时序关联将所述工作状态时序关联特征向量与所述工作状态时序关联特征均值进行按位置相5将所述标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量的转置向量与所述标然气温度时序关联矩阵与所述标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量的长度减一得到的数值进行按位置相除以得到所述高温天然气温度节点语义显著时序聚合将所述标准化工作状态时序关联特征向量的转置向量与所述标准化工作状态时序关序关联特征向量的长度减一得到的数值进行按位置相除以得到所述工作状态时序关联协分别计算所述高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和工作状态时对所述高温天然气温度一工作状态时序主成分多维度融合向量进行3.一种用于高温环境的智能制冷设备控制方法，使用权利要求1所述的用于高温环境获取由传感器组采集的被监控制冷设备的工作状态参数的时将所述高温天然气的温度数据的时间序列通过基于1D一CNN的序列编码器以得到高温将所述高温天然气温度局部时序特征向量的时间序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到高温天然气温度时序节点语义显著将所述工作状态参数的时间序列按照时间维度和工作状态参数样本维度进行数据规将所述工作状态参数矩阵的时间序列通过包含空洞卷积神经网络和递归神经网络的工作状态参数时序关联特征提取器以得到工作状态6将所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特7述液化气塔进行轻烃稳定以得到轻烃和液化符合输送标准和液化石油气的质量要求。为了实现这一目标，通常采用混合冷剂制冷设备（也就是，所述冷箱为混合冷剂制冷设备该设备能够根据原料气的具体条件优化操作参对于提高整体回收率起到了至关重要的作用。8所述高温天然气的温度数据的时间序列通过基于1D一CNN的序列编码器以得到高温天然气气温度局部时序特征向量的时间序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合工作状态参数的时间序列按照时间维度和工作状态参数样本维度进行数据规整以得到工矩阵的时间序列通过包含空洞卷积神经网络和递归神经网络的工作状态参数时序关联特将所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向[0008]根据本申请的另一个方面，提供了一种用于高温环境的间序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到高温天然气温度时阵的时间序列通过包含空洞卷积神经网络和递归神经网络的工作状态参数时序关联特征表示向量和所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主成分细粒度优化匹配的显著9时序特征和高温天然气温度数据的聚合特征之间的主成分显著匹配融合特征来自适应地[0010]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、[0012]图2为根据本申请实施例的用于高温环境的智能制冷设备控制系统的数据流动示[0016]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性[0019]传统技术在控制制冷设备时通常采用预设的固定参数，为根据本申请实施例的用于高温环境的智能制冷设备控制系统的框图。图2为根据本申请的温度数据的时间序列通过基于1D_CNN的序列编码器以得到高温天然气温度局部时序特序特征向量的时间序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到高数的时间序列按照时间维度和工作状态参数样本维度进行数据规整以得到工作状态参数间序列通过包含空洞卷积神经网络和递归神经网络的工作状态参数时序关联特征提取器述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主成分细粒度优化匹配的显著融合网络以得到温度时序状态_工作状态稀疏显的时间序列通过基于1D_CNN的序列编码器以得到高温天然气温度局部时序特征向量的时的温度变化趋势和波动情况不同，而1D_CNN擅长捕捉时间序列数据中的局部模式和基于此，在本申请的技术方案中，将所述高温天然气的温度数据的时间序列通过基于1D_时序特征向量的时间序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到征向量的时间序列中不同的时间点对于当前的时间点之间的影响力和关联性不同，因此，度局部时序特征向量的时间序列通过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络减的温度局部时序语义聚合网络是一种创新的基于显著特征分析的提取与聚合基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到高温天然气温度时序节点语义特征显著因子是基于每个高温天然气温度局部时序特征向量的方差和方差来计算得到的，向量的时间队列中的各个高温天然气温度局部时序特征向量与当前的高温天然气温度局向量的特征显著性衰减因子对所述各个高温天然气温度局部时序特征向量的特征显著性度局部时序特征显著性衰减描述因子的序列输入门控掩码模块以得到高温天然气温度局型能够专注于最重要的信息得到高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列。最终以所述高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列作为权重的序天然气温度局部时序特征向量的均值和方差以得到高温天然气温度局部时序特征均值和温天然气温度局部时序特征均值的按位置差值以得到高温天然气温度局部时序差分向量；计算所述高温天然气温度局部时序差分向量中每个特征值的四次方以得到高温天然气温然气温度局部时序特征方差的平方进行相除以得到所述高温天然气温度局部时序特征向天然气温度局部时序特征向量与当前的高温天然气温度局部时序特征向量之间的距离跨度，构造所述各个高温天然气温度局部时序特征向量的特征显著性衰减因子的过程包括：提取所述各个高温天然气温度局部时序特征向量中的最大值以得到高温天然气温度局部所述高温天然气温度局部时序特征最大值的序列之间的按位置相减以得到高温天然气温天然气温度局部时序特征向量之间的距离跨度值以得到高温天然气温度距离跨度值的序距离跨度调制值的序列进行按位置相除以得到所述各个高温天然气温度局部时序特征向门控掩码模块以得到高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列的过程包温度局部时序特征显著性衰减描述因子进行基于Sigmoid函数的归一化处理以得到归一化局部时序特征显著性衰减描述因子的集合中的每个归一化高温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子输入门控函数进行掩码化处理以得到所述高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列。过基于节点显著性衰减的温度局部时序语义聚合网络以得到高温天然气温度时序节点语中第k个、第n个和第i个高温天然气温度局部时序特征向量，max()为提取向量的最i个高温天然气温度局部时序特征向量的特征显著性衰减因子，是第个高温天然气温度局部时序特征和ot分别是第i个高温天然气温度局部时序特征向量的均值和方差的平方，是第个高温天然气温度局部时序特征向量对应的高温天然气温温天然气温度局部时序特征显著性衰减描述因子的集合中第个归一化高温天然气温度局部时序特征显著性衰减权重因子的序列中第个高温天然气温度局部时序特征显著性列按照时间维度和工作状态参数样本维度进行数据规整以得到工作状态参数矩阵的时间序列。的时间序列通过包含空洞卷积神经网络和递归神经网络的工作状态参数时序关联特征提掘出工作状态参数在时间维度和空间维度上的特征，以此来更好地刻画工作状态的特征，和递归神经网络的工作状态参数时序关联特征提取器以得到工作状态时序关联特征向量。温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量通所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主成分细粒度优化匹配的显著融合网络以温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量进行标准化处理以得到标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和标准化工作状态时序关述标准化工作状态时序关联特征向量的样本协方差矩阵以得到高温天然气温度节点语义温度节点语义显著时序聚合样本协方差矩阵和所述工作状态时序关联协方差矩阵进行基于矩阵分解的特征向量提取以得到高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向合和所述工作状态时序关联主成分特征向量的集合输入最大近似查询匹配网络以得到高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和工作状态时序关联主成分特征向特征向量和工作状态时序关联主成分特征向量的最佳匹配对的集合中的各个高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和工作状态时序关联主成分特征向量的最佳所述温度时序状态工作状态稀疏显著匹配融合序关联特征向量进行标准化处理以得到标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表序节点语义显著聚合表示向量的均值和标准差以得到高温天然气温度时序节点语义显著度时序节点语义显著聚合表示向量与所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合特征均序节点语义显著聚合特征标准差的按位置除法以得到所述标准化高温天然气温度时序节偏移向量与所述工作状态时序关联特征标准差的按位置除法以得到所述标准化工作状态述标准化工作状态时序关联特征向量的样本协方差矩阵以得到高温天然气温度节点语义高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量的转置向量与所述标准化高温天然气温矩阵与所述标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量的长度减一得到的数所述标准化工作状态时序关联特征向量的转置向量与所述标准化工作状态时序关联特征特征向量的长度减一得到的数值进行按位置相除以得到所述工作状态时序关联协方差矩和所述工作状态时序关联主成分特征向量的集合输入最大近似查询匹配网络以得到高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和工作状态时序关联主成分特征向量述预定的高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量与所述工作状态时序关联主成分特征向量的集合中每个工作状态时序关联主成分特征向量之间的余弦相似度以所对应的工作状态时序关联主成分特征向量与所述预定的高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量作为所述预定的高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和所述工作状态时序关联主成分特征向量的最佳状态时序关联主成分特征向量的最佳匹配对的集合中的各个高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量和工作状态时序关联主成分特征向量的最佳匹配对输入语义然气温度工作状态时序主成分加和向量进行级联后进行一维卷积编码以得到高温天然气和所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主成分细粒度优化匹配的显著融合网络时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量通过基于特征主成分表示所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量，和la分别为所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作和2分别为所述高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述工作状态时序关联特征向量的标准差，vnom和vamomm分别为所述标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述标准化工作状态时序关联特7和ma分别是所述标准化高温天然气温度时序节点语义显著聚合表示向量和所述标准化工作状态时序关联特征向量的长度，和cz分别是所述高温天然气温度节点语义显著时序聚合样本协方成分正交矩阵和工作状态时序关联主成分正交矩阵，AU和A2分别为高温天然气温度时序素为的高温天然气温度时序聚合对角矩阵，Aauda…dn分别为各个高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量矩阵中对角线上元素为的工作状态时序关联对角矩阵，分矩阵，为所述高温天然气温度节点语义显著时序聚合主成分特征向量的述工作状态时序关联主成分特征向量的集合中各个工作状态时序关联主成分特征向量，为返回最大值对应的jk是最大近似匹配值，Θ、o和0分别为按位置差值、按位置[,,]温天然气温度工作状态成分融合特征向量，是所述高温天然气温度工作状态成分融度时序状态工作状态稀疏显著匹配融合表示向量通过基于分类器的压缩机转速控制器