【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，更具体地说，本专利技术涉及一种电动执行机构的智能控制方法及系统。
技术介绍
1、电动执行机构广泛应用于工业自动化控制系统中，用于精确控制阀门的开度。在长期运行过程中，电动执行机构常因机械磨损、振动异常及能耗波动等因素，导致控制精度下降和运行效率降低。现有的控制方法主要依赖简单的阀位反馈信号进行闭环控制，难以及时识别设备运行中的潜在异常，如小信号混沌振动和机械精度劣化，缺乏对设备健康状态的全面评估与智能化调节能力。此外，传统控制策略无法针对异常状态实施超前干预，容易导致故障积累，增加设备维护成本与停机风险无法实现多维度的实时风险评估和主动控制优化。
2、为了解决上述问题，现提供一种电动执行机构的智能控制方法及系统。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种电动执行机构的智能控制方法以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种电动执行机构的智能控制方法，包括如下步骤：
4、对电动执行机构的阀位反馈信号进行时间序列分析，评估阀门响应的稳定性；
5、对电动执行机构在微幅振动状态下的小信号混沌特征量进行分析，基于混沌预测算法判断电动执行机构的振动状态是否达到混沌临界状态；
6、基于阀门响应的稳定性和是否达到混沌临界状态的判断结果，确定是否触发超前干预控制策略；
7、当触发超前干预控制策略时：通过分析电动执行
8、将阀门响应的稳定性、机械传动部件的精度劣化程度以及电动执行机构异常能耗对运行效率的影响进行综合分析，评估电动执行机构的运行风险，并判断是否需要调整控制参数。
9、在一个优选的实施方式中，对电动执行机构的阀位反馈信号进行时间序列分析，评估阀门响应的稳定性，具体为：
10、通过高采样率传感器实时采集电动执行机构在工作过程中的阀位反馈信号，生成高精度时间序列数据；
11、应用自适应滤波算法对采集的时间序列数据进行去噪处理；
12、利用机器学习预测模型对滤波后的时间序列数据进行模式识别，识别潜在的振动异常模式；
13、基于识别出的振动模式，评估阀门响应的动态稳定性。
14、在一个优选的实施方式中，对电动执行机构在微幅振动状态下的小信号混沌特征量进行分析，基于混沌预测算法判断电动执行机构的振动状态是否达到混沌临界状态，具体为：
15、利用高精度加速度传感器采集电动执行机构在微幅振动状态下的高频振动信号；
16、对采集到的振动信号进行去噪处理，采用小波变换方法分离出有效的混沌特征数据；
17、利用相空间重构技术提取振动信号的李雅普诺夫指数和相轨迹分布；
18、应用基于机器学习的混沌预测算法，对提取的特征量进行趋势分析，预测未来振动状态的演变；
19、将预测结果与预设的小信号混沌临界阈值进行对比，判断电动执行机构是否达到混沌临界状态：将预测的振动信号值与预设的小信号混沌临界阈值进行比较，当预测的振动信号值大于预设的小信号混沌临界阈值时，则判断电动执行机构达到混沌临界状态；当预测的振动信号值小于或等于预设的小信号混沌临界阈值时，则判断电动执行机构没有达到混沌临界状态。
20、在一个优选的实施方式中，基于阀门响应的稳定性和是否达到混沌临界状态的判断结果，确定是否触发超前干预控制策略，具体为：
21、预设波动性指数阈值，将波动性指数与波动性指数阈值进行比较：
22、当波动性指数大于波动性指数阈值时，表示阀门的响应存在较大的波动性，需要触发超前干预控制策略；
23、当波动性指数小于或等于波动性指数阈值时，表示阀门的响应处于稳定状态，不需要触发超前干预控制策略；
24、当预测的振动信号值大于预设的小信号混沌临界阈值，且波动性指数大于波动性指数阈值时，确定触发超前干预控制策略；否则不触发超前干预控制策略。
25、在一个优选的实施方式中，通过分析电动执行机构的机械位移曲线，利用曲线拟合算法评估机械传动部件的精度劣化程度，具体为：
26、通过高精度位移传感器采集电动执行机构的机械位移曲线；
27、利用分段插值法提取机械位移曲线的关键特征点和运动趋势信息；
28、采用多项式拟合算法拟合机械位移曲线，计算拟合残差；
29、根据拟合残差，评估机械传动部件的精度劣化程度：定义精度劣化指数，表达式为：；其中，表示精度劣化指数；和分别为时间区间的起始时间和结束时间；为拟合残差。
30、在一个优选的实施方式中，通过分析电动执行机构执行部件的能耗数据，评估电动执行机构异常能耗对运行效率的影响，具体为：
31、采集电动执行机构各执行部件的能耗数据，包括静态能耗与动态能耗；
32、对能耗数据进行分解，提取各部件在正常工况下的基准能耗特征值；
33、计算各执行部件当前能耗偏差值，比较基准能耗与实时能耗差异；
34、评估异常能耗对执行机构整体运行效率的影响程度：定义运行效率偏差指数，计算公式为：；其中，为运行效率偏差指数；为第个执行部件的基准能耗特征值；为第个执行部件的能耗偏差值；表示执行部件的数量。
35、在一个优选的实施方式中，将阀门响应的稳定性、机械传动部件的精度劣化程度以及电动执行机构异常能耗对运行效率的影响进行综合分析，评估电动执行机构的运行风险，并判断是否需要调整控制参数，具体为：
36、将阀门响应的稳定性对应的波动性指数、机械传动部件的精度劣化程度对应的精度劣化指数以及电动执行机构异常能耗对运行效率的影响对应的运行效率偏差指数进行归一化，将归一化后的波动性指数、精度劣化指数以及运行效率偏差指数进行计算，得到运行风险指数，计算公式为：；其中，为运行风险指数；为波动性指数；为精度劣化指数；为运行效率偏差指数；为非0正数；
37、预设运行风险指数阈值，将运行风险指数与运行风险指数阈值进行比较：
38、当运行风险指数小于或等于运行风险指数阈值时，表示电动执行机构的运行状态在正常范围内，此时不需要调整控制参数；
39、当运行风险指数大于运行风险指数阈值时，表示电动执行机构的运行状态存在异常风险，需要立即调整控制参数。
40、另一方面，本专利技术提供一种电动执行机构的智能控制系统，包括反馈信号分析模块、混沌特征量分析模块、控制策略确定模块、位移曲线分析模块、能耗数据分析模块以及运行风险评估模块；
41、反馈信号分析模块：对电动执行机构的阀位反馈信号进行时间序列分析，评估阀门响应的稳定性；
42、混沌特征量分析模块：对电动执行机构在微幅振动本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，对电动执行机构的阀位反馈信号进行时间序列分析，评估阀门响应的稳定性，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，对电动执行机构在微幅振动状态下的小信号混沌特征量进行分析，基于混沌预测算法判断电动执行机构的振动状态是否达到混沌临界状态，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，基于阀门响应的稳定性和是否达到混沌临界状态的判断结果，确定是否触发超前干预控制策略，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，通过分析电动执行机构的机械位移曲线，利用曲线拟合算法评估机械传动部件的精度劣化程度，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，通过分析电动执行机构执行部件的能耗数据，评估电动执行机构异常能耗对运行效率的影响，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种
8.一种电动执行机构的智能控制系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，包括反馈信号分析模块、混沌特征量分析模块、控制策略确定模块、位移曲线分析模块、能耗数据分析模块以及运行风险评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，对电动执行机构的阀位反馈信号进行时间序列分析，评估阀门响应的稳定性，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，对电动执行机构在微幅振动状态下的小信号混沌特征量进行分析，基于混沌预测算法判断电动执行机构的振动状态是否达到混沌临界状态，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，基于阀门响应的稳定性和是否达到混沌临界状态的判断结果，确定是否触发超前干预控制策略，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种电动执行机构的智能控制方法，其特征在于，通过分析电动执行机构的机械位移曲线...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐晓峰，唐其忠，
申请(专利权)人：肯佐控制设备上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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