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申请/专利权人：益章自动化科技(上海)有限公司

摘要：本申请涉及一种冷水机组和冷水机组的控制方法，该冷水机组包括：压缩机，旋转运转以能够压缩制冷剂；冷凝器用于冷凝压缩机中被压缩的制冷剂；膨胀器用于膨胀被冷凝的制冷剂；蒸发器用于蒸发被膨胀的制冷剂；传感器部包括复数个温度传感器、用于感测压缩机的转速的速度传感器以及用于感测压缩机的电流的电流传感器；以及控制部，控制部内加载有预训练的冷水机组控制模型并基于实际工况对冷水机组控制模型进行调整，控制部将连续时段下不同采样节点的传感器数据分别组合并输入到冷水机组控制模型中，并输出各组件的防喘振调整量以控制各组件。本申请具有实时监测和调节冷水机组的运行状态，确保其在各种工况下的稳定运行的优点。

主权项：1.一种冷水机组，其特征在于，包括：压缩机，旋转运转以能够压缩制冷剂；冷凝器，用于冷凝所述压缩机中被压缩的制冷剂；膨胀器，用于膨胀被冷凝的所述制冷剂；蒸发器，用于蒸发被膨胀的所述制冷剂；传感器部，包括复数个温度传感器、用于感测所述压缩机的转速的速度传感器以及用于感测所述压缩机的电流的电流传感器；以及控制部，所述控制部内加载有预训练的冷水机组控制模型并基于实际工况对冷水机组控制模型进行调整，所述控制部将连续时段下不同采样节点的传感器数据分别组合并输入到冷水机组控制模型中，并输出各组件的防喘振调整量以控制各组件，其中，所述冷水机组控制模型为将大数据库中各种环境下同一机组在发生喘振时输入传感器数据、环境检测数据和设备特性数据整合为输入特征，将输入特征输入到神经网络模型中，基于标记好的各冷水机组组件为了防止喘振所需的调整量以反向传播调整模型参数所训练得到的；所述预训练的冷水机组控制模型的训练步骤包括：组合传感器数据、环境检测数据和设备特性数据为输入特征，输入特征所对应的设备动作和运行参数为输出特征；将所述输入特征和输出特征划分为训练集、验证集和测试集；选择神经网络模型作为模型架构，其中，神经网络模型的输入层对应于所述输入特征，全连接层用于对设备运行情况和环境情况所对应的设备动作和运行参数进行分类，输出层的激活函数为softmax函数，损失函数为交叉熵函数，评价指标为准确率；采用训练集对模型进行训练，并采用梯度下降的方法优化网络权重；通过调整超参数来提高模型性能，其中，超参数包括学习率、批量大小、正则化项；在验证集上监控模型性能，当性能不再提升时停止训练以防止过拟合；使用测试集数据评估模型性能，调整网络结构或参数。

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