近日，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期艱辛創(chuàng)新探索和不懈努力，艾林克能源裝備公司在技術(shù)領(lǐng)域再獲兩項(xiàng)創(chuàng)新成果發(fā)明專(zhuān)利證書(shū)《用于空壓機(jī)能源系統(tǒng)的AI處理方法及系統(tǒng)》、《應(yīng)用人工智能算法的空壓機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)》，專(zhuān)利是企業(yè)核心創(chuàng)新能力和研發(fā)實(shí)力的重要展現(xiàn)。更是保護(hù)創(chuàng)新成果，促進(jìn)技術(shù)迭代的重要載體。該兩項(xiàng)專(zhuān)利發(fā)明的獲得體現(xiàn)了艾林克具備自主創(chuàng)新研發(fā)的能力，同時(shí)也標(biāo)志著廣東艾林克能源裝備有限公司在行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域更進(jìn)一步。

    01《用于空壓機(jī)能源系統(tǒng)的AI處理方法及系統(tǒng)》

    

    本發(fā)明專(zhuān)利是提供一種用于空壓機(jī)能源系統(tǒng)的AI處理方法及系統(tǒng)通過(guò)全面獲取目標(biāo)空壓機(jī)能源系統(tǒng)在多個(gè)運(yùn)行任務(wù)中的全局性能運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)性能運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于獲取的全局和節(jié)點(diǎn)性能數(shù)據(jù)，確定了第一能源特征狀態(tài)參數(shù)和第二能源特征狀態(tài)參數(shù)，這些參數(shù)能夠全面反映空壓機(jī)能源系統(tǒng)在不同運(yùn)行任務(wù)和不同能源觀測(cè)節(jié)點(diǎn)下的性能狀態(tài)，為生成具有針對(duì)性的性能知識(shí)數(shù)據(jù)提供了有力支持。最后，通過(guò)對(duì)生成的性能知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI挖掘處理，能夠生成目標(biāo)空壓機(jī)能源系統(tǒng)的AI挖掘結(jié)果，不僅有助于用戶(hù)深入了解空壓機(jī)能源系統(tǒng)的性能特點(diǎn)和潛在問(wèn)題，還可為系統(tǒng)的優(yōu)化和改進(jìn)提供科學(xué)的決策依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)能源的高效利用和系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

    02《應(yīng)用人工智能算法的空壓機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)》

    

    本發(fā)明專(zhuān)利是提供一種應(yīng)用人工智能算法的空壓機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取并分析多種模板空壓機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，有效識(shí)別并學(xué)習(xí)故障發(fā)生前后的行為模式。利用初始化的空壓機(jī)故障監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，成功聚合了前向與后向故障學(xué)習(xí)模式矢量，從而生成了更具代表性的目標(biāo)空壓機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)。此外，通過(guò)圖卷積處理單元精確計(jì)算關(guān)聯(lián)度，進(jìn)一步優(yōu)化了故障監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差參數(shù)，提高了空壓機(jī)故障監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的故障識(shí)別能力。經(jīng)過(guò)循環(huán)訓(xùn)練直至達(dá)到收斂要求后，能夠準(zhǔn)確處理存在聯(lián)動(dòng)關(guān)系的候選空壓機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成聚合的前向與后向故障學(xué)習(xí)模式矢量，進(jìn)而對(duì)目標(biāo)候選空壓機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的故障分類(lèi)，從而顯著提升了空壓機(jī)故障監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。