独立变频器系统及其控制方法与流程

本发明涉及变频器，特别是一种涉及独立变频器系统及其控制方法。

背景技术：

1、在现代纺织工业中，设备的稳定性和效率直接关系到企业的生产效益。传统的纺织设备多采用固定频率的电机驱动，通过机械变速装置调节设备速度。这种设计存在以下主要问题：

2、皮带磨损严重：由于频繁的启动、停止以及速度调节，传动皮带承受较大的应力，导致其寿命缩短，更换频率高，不仅增加了维护成本，还影响了生产连续性。

3、机修工作强度大：机械变速装置的调节不够灵活，需要人工手动调整，这不仅增加了机修人员的工作量，而且在紧急情况下可能无法及时响应，影响生产效率。

4、速度调节不精确：机械变速装置的调节范围有限，且精度不高，难以满足某些精细纺织品生产对速度控制的严格要求。

5、缺乏智能化管理：传统纺织设备缺乏有效的故障诊断和预防机制，一旦发生故障，往往需要长时间停机检查，造成生产中断，影响生产计划。

6、能源利用率低：固定频率的电机在轻载或空载状态下运行效率低下，能源浪费严重。

7、而目前现有的变频器，基本上只能够实现简单的变频控制和故障代码展示，仍旧缺乏有效的故障诊断和预防机制，一旦发生故障，也需要长时间停机检查，造成生产中断，影响生产计划。

8、因此，开发一种能够克服上述缺点，适用于纺织设备的智能变频控制系统显得尤为重要。该系统应能实现精准的速度调节，减少皮带磨损，降低机修工作强度，同时具备故障诊断功能，提高能源利用率，最终提升整体生产效率和产品质量。为此，本发明提出了一种基于深度学习的智能变频控制系统，旨在解决上述问题，为纺织行业带来创造性的改变。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了独立变频器系统及其控制方法，针对目前技术存在的诸多问题。

2、本发明核心技术主要是结合了深度学习的智能故障诊断与预测系统，它能够实时监测纺织设备电机的运行状态，通过深度学习模型分析历史故障数据，不断优化控制策略和故障处理方案，实现对电机的高效控制与故障的精准预测及处理。

3、第一方面，本发明提供了独立变频器系统，用于纺织设备的电机控制，包括：

4、变频器主控单元，与纺织设备电连接和通信连接，用于接收和处理输入信号，控制变频器的工作状态，集成深度学习模型用于优化控制策略；

5、转速调节模块，用于根据设定的车速要求调节纺织设备的电机的转速；

6、电压调节模块，用于根据电机负载情况调节纺织设备的电机输入电压，优化电机工作效率；

7、频率调节模块，用于调节纺织设备的电机工作频率，以实现平稳的速度控制；

8、人机界面，用于显示当前工作状态、故障代码及提供相应的操作界面，同时用于输入数据；

9、故障检测单元，用于实时监测电机运行状态，通过深度学习模型识别并记录故障，同时生成故障代码和对应的解决方案；

10、存储单元，用于存储故障代码及对应的解决方案，以及历史故障数据和深度学习模型；

11、其中，历史故障数据包括历史故障代码、历史故障时间、历史解决方案；

12、深度学习模块，用于分析历史故障数据，以不断优化控制策略和故障处理方案，从而更新深度学习模型；

13、其中，故障检测单元和人机界面收集纺织设备的运行数据和故障数据，作为训练数据；

14、深度学习模块通过训练数据进行训练，以优化转速、电压和频率调节策略；

15、根据人机界面中新输入的故障解决方案或新的故障代码，更新深度学习模型。

16、进一步地，故障检测单元通过获取电机的电流、电压、温度以及振动频率作为监测数据，以实现实时监测电机的运行状态。

17、进一步地，深度学习模型的训练步骤如下：

18、获取历史监测数据并对该历史监测数据进行预处理；

19、提取历史检测数据中的故障诊断特征；

20、使用统计学方法或机器学习算法选择其中最具判别力的特征；

21、基于机器学习方法，以对应的历史故障数据作为训练集，学习不同类型故障的模式，并验证评估模型的泛化能力和预测准确性，以优化模型参数，得到训练完成的深度学习模型。

22、进一步地，故障检测单元检测故障的具体步骤如下：

23、将实时的监测数据输入训练完成的深度学习模型中，输出当前纺织设备的电机运行状态是否正常或存在的故障类型；

24、根据故障的类型生成对应的故障代码，并从存储单元调取故障代码对应的历史解决方案，输出到人机界面展示。

25、进一步地，解决方案包括故障代码、故障代码的解释、故障解决图文内容和/或视频内容、故障解决价格成本以及故障解决消耗时间。

26、进一步地，解决方案至少设置两种。

27、进一步地，还包括解决方案选择模块，基于解决方案的故障解决价格成本和故障解决消耗时间进行加权评分，基于评分选择合适的解决方案以执行。

28、第二方面，本发明提供了独立变频器系统的控制方法，包括以下步骤：

29、s00、运行纺织设备，通过故障检测单元实时监控纺织设备的电机；

30、s10、当人机界面显示故障时，根据故障类型选择是否停机；

31、s20、对于立即停机的故障，发出警报；

32、对于不进行停机的故障类型，在生产任务完成停机后安排预防性维护；

33、s30、获取故障的实际解决方案，并分析该解决方案所对应的故障代码是否改变；

34、s40、若未发生改变，则在该故障代码下新记录一个解决方案；若发生改变，则根据分配新的故障代码或者记录正确的故障代码。

35、进一步地，s30-s40的具体步骤为：

36、将故障的实际解决方案进行标准化处理，使其与历史解决方案格式一致；

37、将标准化处理后的实际解决方案与故障代码对应的解决方案进行内容相似度比对；

38、若相似度大于阈值，则判定为一致的方案；若相似度小于阈值，则认为是不同的方案；

39、根据实际解决方案的内容，判断实际解决方案对应的实际故障代码；

40、若有对应的实际故障代码，则更改为对应的故障代码；若无对应的实际故障代码，则分配新的故障代码。

41、进一步地，通过大语言模型分析实际解决方案对应的实际故障代码。

42、本发明的主要贡献和创新点如下：

43、1.深度学习驱动的智能故障诊断：本发明通过深度学习模型实时监测电机运行状态，自动识别并记录故障，生成故障代码和解决方案，实现了智能化的故障预测与诊断，显著提高了故障处理的准确性和效率。

44、2.自适应控制策略优化：基于历史故障数据，深度学习模块持续优化控制策略，包括转速、电压和频率调节策略，使得变频器系统能够根据电机负载动态调整，达到最优的工作效率和能源利用效率。

45、3.故障解决方案库与智能选择：存储单元保存了丰富的故障代码和解决方案，不仅包括文字解释，还有图文和视频教程，以及成本和时间估计，确保快速准确地解决问题。解决方案选择模块基于成本和时间加权评分，智能推荐最佳解决方案。

46、4.实时监测与预警机制：通过监测电机的电流、电压、温度和振动频率等关键指标，系统能够实时预警潜在故障，减少非计划停机时间，保障生产连续性和稳定性。

47、5.闭环反馈机制：通过分析实际解决方案与历史解决方案的相似度，系统能够自动更新故障代码库，持续改进深度学习模型，形成一个不断自我完善的闭环反馈系统。

48、6.人机交互界面：友好的人机界面不仅显示当前工作状态和故障代码，还提供了数据输入和操作指导，增强了用户体验，简化了故障处理流程。

49、本发明的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本发明的其他特征、目的和优点更加简明易懂。