【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及管道清洗，具体是指基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统。
技术介绍
1、家用管道清洗对于维护管道系统的正常运行、预防堵塞和延长管道使用寿命至关重要，传统的管道清洗方法通常是静态的，缺乏智能化决策，存在资源浪费和人力成本高的问题；一般的管道清洗方法缺乏实时的反馈机制，无法根据实际清洗效果和环境变化及时进行调整和优化，且存在只注重清洗效果，而忽视了清洗成本和清洗时间等因素的问题；一般的策略制定方法往往基于经验或规则，无法灵活地根据实时的环境变化来调整策略，特别是在复杂的管道清洗环境中，涉及到多个状态和参数的变化，存在无法适应这种复杂性的问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，针对传统的管道清洗方法通常是静态的，缺乏智能化决策，存在资源浪费和人力成本高的问题，本方案采用深度确定性策略梯度算法和自适应采样控制方法结合制定清洗策略，使得管道清洗器能够自主学习并适应清洗环境的变化，减少了不必要的资源浪费和人力成本；针对一般的管道清洗方法缺乏实时的反馈机制，无法根据实际清洗效果和环境变化及时进行调整和优化，且存在只注重清洗效果，而忽视了清洗成本和清洗时间等因素的问题，本方案使用神经网络构建确定性策略函数和动作值函数，通过实时的奖励反馈，管道清洗器可以智能地调整清洗参数，实现高效的学习和优化过程，且综合考虑多个因素，使管道清洗器在学习过程中能够更好地平衡清洗效果、成本和时间；针对一般的策略制定方法往往基于
2、本专利技术提供的基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，包括热循环模块、水质检测模块、管道清洗模块；
3、所述热循环模块包含热水源、出水点、用水点、热水管、回水管，设置管道中的水流方向，热水从出水点流出，沿着热水管输送至各个用水点，流经回水管输送回热水源，形成热循环信息，将热循环信息传输至水质检测模块；
4、所述水质检测模块接收来自热循环模块的热循环信息，在每个用水点处部署传感器，构建清洗策略，设置清洗指令；所述传感器用于监测水质数据，包括ph值、浊度、溶解氧度、重金属量，所述清洗策略基于深度确定性策略梯度算法和自适应采样控制方法构建，所述清洗指令由清洗开关和清洗参数组成，清洗参数包括水温值、水压值和清洗剂浓度，根据监测到的水质数据判断管道清洗效果是否达标，若管道清洗效果达标，则将清洗指令全部置为零；否则，将清洗开关置为1，根据清洗策略设置清洗参数，将清洗指令发送至管道清洗模块；
5、所述管道清洗模块接收来自水质检测模块的清洗指令，安装管道清洗器，设置最长清洗时间，所述管道清洗器用于设置管道清洗的水温、水压，并释放清洗剂，分析清洗指令，若清洗开关为0，则停止清洗；否则根据清洗参数继续清洗，直到达到最长清洗时间后停止清洗。
6、进一步地，水质检测模块中，所述构建清洗策略，包括以下步骤：
7、步骤s1：策略初始化，使用深度确定性策略梯度算法初始化清洗策略，包括定义状态空间和动作空间、定义奖励函数、初始化动作、构建确定性策略函数和动作值函数；
8、步骤s2：自适应采样控制，根据状态空间的变化率计算置信度，状态空间的变化率由传感器监测所得，动态调整清洗参数、传感器的采样频率和方式；
9、步骤s3：策略训练，通过管道清洗器与清洗环境的交互，迭代训练清洗策略，最大化管道清洗效果；
10、步骤s4：性能评估，评估清洗策略的性能并反馈到清洗策略中，根据实际需求对清洗策略进行调整和优化。
11、进一步地，步骤s1中，所述策略初始化，包括以下步骤：
12、步骤s11：定义状态空间和动作空间，状态空间为传感器实时监测到的水质数据，状态包括ph值、浊度、溶解氧度、重金属量，动作空间为管道清洗器调节的清洗参数，动作包括调节水温值、调节水压值和调节清洗剂浓度；
13、步骤s12：定义奖励函数，结合管道清洗效果、清洗成本、清洗时间设计奖励函数作为管道清洗器的反馈信号，所用公式如下：
14、；
15、式中，表示奖励函数，表示管道清洗效果，表示清洗成本，表示清洗时间，表示权衡不同因素的系数；
16、步骤s13：初始化动作，定义动作的取值范围，将动作初始化为取值范围内的随机值；
17、步骤s14：构建确定性策略函数，使用神经网络构建确定性策略函数，表示管道清洗器在给定状态下采取的最优动作，输入层包含4个神经元，用于输入状态；隐藏层设计为包含64个神经元的全连接层，使用relu激活函数连接；输出层设计为包含3个神经元的全连接层，输出对应动作的取值，所用公式如下：
18、；
19、式中，表示状态，表示动作，表示relu激活函数，表示隐藏层的权重矩阵，表示隐藏层的偏置向量，表示输出层的权重矩阵，表示输出层的偏置向量；
20、步骤s15：构建动作值函数，使用神经网络构建动作值函数，动作值表示管道清洗器在给定状态下采取特定动作的预期回报，输入层包含7个神经元，用于输入状态-动作对；隐藏层设计为包含64个神经元的全连接层，使用relu激活函数连接；输出层包含一个神经元，输出对应的动作值，所用公式如下：
21、；
22、式中，表示动作值函数，表示动作值函数的参数，表示状态-动作对，表示隐藏层的权重矩阵，表示隐藏层的偏置向量，表示输出层的权重矩阵，表示输出层的偏置向量。
23、进一步地，在步骤s2中，所述自适应采样控制，包括以下步骤：
24、步骤s21：计算置信度，基于状态空间的变化率对当前状态的置信度进行估计，如果变化率较小，则当前状态相对稳定，置信度较高；反之，如果变化率较大，则置信度较低，所用公式如下：
25、；
26、式中，表示置信度，状态空间中某个状态的变化率，表示该状态的最大变化率，表示该特征的标准差；
27、步骤s22：调整清洗参数，根据状态空间的变化率和置信度，动态调整清洗参数，当变化率较小且置信度高时，保持当前的清洗参数不变；当变化率较大或置信度较低时，调整水温、水压和清洗剂浓度；
28、步骤s23：调整传感器采样，根据置信度调整传感器的采样频率和方式，当置信度较高时，降低采样频率以节省能量和资源；当置信度较低时，增加采样频率以获取更多数据评估当前状态。
29、采用上述方案本专利技术取得的有益效果如下：
30、（1）针对传统的管道清洗方法通常是静态的，缺乏智能化决策，存在资源浪费和人力成本高的问题，本方案采用深度确定性策略梯度算法和自本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，其特征在于：包括热循环模块、水质检测模块、管道清洗模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，其特征在于：在水质检测模块中，所述构建清洗策略，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，其特征在于：步骤S1中，所述策略初始化，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，其特征在于：在步骤S2中，所述自适应采样控制，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，其特征在于：包括热循环模块、水质检测模块、管道清洗模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能节水管道清洗优化系统，其特征在于：在水质检测模块中，所述构建清洗策略，包括以下步骤：
3...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨郭荣，李艳林，
申请(专利权)人：北京优能创节能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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