技術特征：

1.一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析預測模塊、智能控制模塊、遠程監(jiān)控模塊、維護與優(yōu)化模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊以及數(shù)字孿生模擬模塊；

2.根據(jù)權利要求1所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊中，傳感器安裝和集成在特種泵的各個用于監(jiān)測運行狀態(tài)的部位，實時監(jiān)測泵的運行狀態(tài)；

3.根據(jù)權利要求1所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)分析預測模塊中，自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模型ann基于特種泵在運行過程中采集的多維數(shù)據(jù)，通過動態(tài)調整模型權重，實現(xiàn)對故障預測和設備健康狀態(tài)評估的優(yōu)化；

4.根據(jù)權利要求3所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模型ann通過動態(tài)調整模型權重時，基于動態(tài)權重調整機制，假設模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的變化自適應調整權重，動態(tài)權重調整機制如下所示：

5.根據(jù)權利要求3所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模型ann中，為了優(yōu)化健康狀態(tài)和故障概率的預測，損失函數(shù)設計為兩部分：

6.根據(jù)權利要求1所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述維護與優(yōu)化模塊中，強化學習模型通過markov決策過程mdp構建，包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述強化學習模型中，設置一個自適應的探索策略，優(yōu)化算法的探索與利用之間的權衡由貪婪策略控制，即以概率隨機選擇動作，以的概率選擇當前最優(yōu)動作，基于動態(tài)探索率，其公式如下所示：

8.根據(jù)權利要求1所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述多源數(shù)據(jù)融合模塊，采用動態(tài)權重調整算法，根據(jù)泵的實時運行狀態(tài)和外部環(huán)境變化，動態(tài)調整不同數(shù)據(jù)源的權重；

9.根據(jù)權利要求1所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)字孿生模擬模塊，采用有限元分析，模擬泵的機械性能和流體運動情況；

10.根據(jù)權利要求1所述的一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)還包括協(xié)同模塊，支持多種通信協(xié)議和接口標準，適應不同設備和系統(tǒng)的集成需求；

技術總結
本發(fā)明公開了一種特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，涉及設備管理技術領域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析預測模塊、智能控制模塊、遠程監(jiān)控模塊、維護與優(yōu)化模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊、數(shù)字孿生模擬模塊以及協(xié)同模塊。該特種泵的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過設置多維度數(shù)據(jù)采集和基于自適應神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習的智能優(yōu)化模型，解決了現(xiàn)有系統(tǒng)中數(shù)據(jù)集成不全面、維護決策滯后以及缺乏智能優(yōu)化的缺陷，實現(xiàn)了設備狀態(tài)的實時監(jiān)測與動態(tài)調整。該系統(tǒng)能夠精準預測設備故障，優(yōu)化維護策略，顯著降低運營成本，提高設備的運行效率和可靠性。

技術研發(fā)人員：雷亞軍,洪秋虹,黃凱杰,李武
受保護的技術使用者：昆明嘉和科技股份有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6