CN116560292B - 一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，涉及电动执行机构技术领域，包括：步骤S1，启动电动执行机构，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据；步骤S2，将实际数据、预设数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制；步骤S3，对α进行更新；步骤S4，对α进行优化；本发明对现有的电动执行机构的控制方法进行改进，以解决现有技术中对阀门开合后振动的检测不精准且无法及时对阀门的开合进行控制的问题。

Description

一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法

技术领域

本发明涉及电动执行机构技术领域，尤其涉及一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法。

背景技术

执行机构是一种能提供直线或旋转运动的驱动装置，基本的执行机构用于把阀门驱动至全开或全关的位置，用于控制阀的执行机构能够精确的使阀门走到任何位置，尽管大部分执行机构都是用于开关阀门，但是如今的执行机构的设计远远超出了简单的开关功能，它们包含了位置感应装置，力矩感应装置，电极保护装置，逻辑控制装置，数字通讯模块以及PID控制模块等，而这些装置全部安装在一个紧凑的外壳内。

现有的应用在电动执行机构的控制方法，通常都是基于数据传输对电动执行机构进行远程控制，控制过程通常是对电动执行机构的正反转动进行驱动控制，比如在申请公开号为CN102792032A的申请文件中公开了电动执行机构的控制装置，该方案就是通过基于生成的控制指令进行电动执行机构的驱动控制，同时现有技术通常是对电动执行机构的开合进行数据采集并基于采集结果进行驱动控制，无法对电动执行机构中的阀门振动进行有效的控制，鉴于此，有必要对现有的电动执行机构的控制方法进行改进。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，用于解决现有技术中对阀门开合后振动的检测不精准且无法及时对阀门的开合进行控制的问题。

为了实现上述目的，第一方面，本发明提供一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，包括：

步骤S1，启动电动执行机构，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据，将获取到的数据记为实际数据：

步骤S2，获取电动执行机构实时的运作功率，记为实时功率，设置变动阈值以及预设数据，将变动阈值记为α；

所述预设数据为标准情况下电动执行机构在实时功率状态时行程部件运行的实际数据，将实际数据、预设数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制；

步骤S3，对α进行更新；

步骤S4，对α进行优化。

进一步地，所述步骤S1包括如下子步骤：

步骤S101，将电位器安装在电动执行机构的行程部件上，所述电位器用于调节电动执行机构的行程部件的电压以及电流，所述行程部件为控制电动执行机构中若干部件的行程位置的部件；

步骤S102，通过控制柜保持第一运行电压将直流电传输到电位器，所述控制柜为控制传输到电动执行机构的电流以及电压的部件，当电动执行机构运行时，由行程部件带动电位器移动，当电位器移动时，基于电位器移动的开合程度调节电位器的阻值，所述电位器的阻值的取值区间为第一预设阻值至第二预设阻值；

步骤S103，基于电位器阻值的大小以及第一运行电压通过电流公式计算得到第一运行电流，电流公式为：I=U/R，其中I为第一运行电流，U为第一运行电压，R为电位器阻值，所述第一运行电流的取值区间为第一预设电流至第二预设电流；

步骤S104，获取第一运行电流，使用开合转换公式得到此时的阀门的开合程度，所述开合转换公式为：L=δ×I，其中，L为阀门的开合程度，δ为第一转换系数，I为第一运行电流，所述阀门的开合程度的取值区间为第一预设百分比至第二预设百分比；

步骤S105，将阀门的开合程度记为实际数据，将实际数据送至步骤S2。

进一步地，所述步骤S2包括如下子步骤：

步骤S2011，获取此时电动执行机构的运作功率，记为实时功率，通过实时功率计算标准情况下电动执行机构的实际数据，记为预设数据；

步骤S2012，获取α，将α记为初始数据；

步骤S2013，当电动执行机构运行时，每隔第一运行时间获取实际数据、预设数据以及α，将实际数据减去α的值记为最低数据，将实际数据加上α的值记为最高数据。

进一步地，步骤S2还包括如下子步骤：步骤S2021，当预设数据大于最高数据时，发送阀门开合过小信号；

当预设数据小于最低数据时，发送阀门开合过大信号；

当预设数据大于等于最低数据且小于等于最高数据时，发送正常运行信号；

步骤S2022，当获取到阀门开合过大信号时，将最低数据减去预设数据的值记为第一调整数据；

当获取到阀门开合过小信号时，将预设数据减去最高数据的值记为第二调整数据；

当获取到正常运行信号时，将最高数据减去预设数据的值记为第三调整数据，将预设数据减去最低数据的值记为第四调整数据。

进一步地，步骤S2还包括如下子步骤：步骤S2031，当获取到第一调整数据时，获取预设数据，使用缩小算法得到第一缩小阈值，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小至第一缩小阈值，所述缩小算法为：Q1=P/2+(P+L)/2，其中，Q1为第一缩小阈值，P为预设数据，L为第一调整数据；

当获取到第二调整数据时，获取预设数据，使用扩大算法得到第一扩大阈值，将电动执行机构的阀门的开合程度扩大至第一扩大阈值，所述扩大算法为：Q2=P/2+(P+H)/2，其中，Q2为第一扩大阈值，P为预设数据，H为第二调整数据；

当获取到第三调整数据以及第四调整数据时，将第三调整数据与第四调整数据的差值的绝对值的二分之一记为第五调整数据；

当第三调整数据大于第四调整数据时，将电动执行机构的阀门的开合程度扩大第五调整数据；

当第四调整数据大于第三调整数据时，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小第五调整数据；

当第四调整数据等于第三调整数据时，不进行调整。

进一步地，所述步骤S2011包括如下子步骤：

步骤S20111，获取此时电动执行机构的运作功率，记为实时功率；

步骤S20112，获取此时电动执行机构中若干部件的运行状态，将电动执行机构中若干部件的运行状态与标准情况下电动执行机构中若干部件的运行状态进行比对，得到比对结果无异常以及比对结果异常；

步骤S20113，当比对结果无异常时，通过预设算法将实际功率转换为预设数据，所述预设算法包括：P=β×D，其中，P为预设数据，β为第二转换系数，D为实际功率；

步骤S20114，当比对结果异常时，发送电动执行机构异常信号。

进一步地，所述步骤S20112中的比对方法为，获取电动执行机构中若干部件运行时的运行数据，所述电动执行机构中若干部件运行时的运行数据包括运行时的转速、速度、功率、电压以及电流；

当运行数据小于等于标准状态下电动执行机构中若干部件运行时的最大运行数据且大于等于标准情况下电动执行机构中若干部件运行时的最小运行数据时，记为比对结果无异常；

当运行数据小于标准状态下电动执行机构中若干部件运行时的最小运行数据或大于标准情况下电动执行机构中若干部件运行时的最大运行数据时，记为比对结果异常。

进一步地，所述步骤S3包括如下子步骤：

步骤S301，将α的初始值设置为第一初始数据，将第一初始数据记为α1；

步骤S302，获取电动执行机构历史运行时阀门震荡的若干历史数据；

步骤S303，获取第一次阀门震荡的历史数据，基于阀门震荡的历史数据将α的值从α1更新为α2；

步骤S304，获取n次阀门震荡的历史数据，将α1更新为αn。

进一步地，所述步骤S303包括如下子步骤：

步骤S3031，获取第一次阀门震荡的震荡次数、第一次阀门震荡时每次震荡阀门开合的预设数据以及第一次阀门震荡时每次震荡阀门开合的实际数据；

步骤S3032，获取第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据大于第一次阀门震荡时阀门开合的实际数据的次数，记为T1，获取第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据小于等于第一次阀门震荡时阀门开合的实际数据的次数，记为T2；

步骤S3033，当T1或T2大于等于第一标准次数时，α2=α1-s×T0，其中，s为调控因子，T0为T1和T2中的最大值；

当T1等于T2且T1小于第二标准次数时，α2=α1+s×T0；

当T1以及T2未达成上述条件时，α2=α1。

进一步地，所述步骤S4包括如下子步骤：

步骤S401，获取αn，所述αn=n×α1+s×T3，其中，n为α1更新的次数，T3为经过n次更新后s的系数和；

步骤S402，当对α1以及s进行改变时，得到若干个αn，并得到若干个αn以及T3构成的直线方程，其中，将n×α1记为α0：

αn(0)=α0+s(0)×T3至αn(t)=α0+s(t)×T3;

步骤S403，在同一平面直角坐标系上绘制若干个αn以及T3构成的直线方程，将最多条直线相交的点记为优化点；当所有相交的点对应的直线方程的数量相同时，选取T3值最大的相交的点记为优化点；将优化点对应的αn记为优化αn，将步骤S2中的α更新为优化αn。

第二方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上任意一项所述方法中的步骤。

第三方面，本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，运行如上任意一项所述方法中的步骤。

本发明的有益效果：本发明通过在电动执行机构启动时，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据，将行程部件中的数据记为实际数据，并基于电动执行机构的运作功率得到预设数据，将预设数据、实际数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制，这样的好处在于可以在阀门振动时对阀门开合的大小进行判断，对开合过大或开合过小的阀门进行及时的控制，除此之外还引入了α作为判断区域，有利于对实际数据的判断更加准确，防止实际数据的正常波动对判断的影响；

本发明还通过对α进行更新以及优化，这样的好处在于根据历史数据不断更新的α更能体现电动执行机构在运行过程中阀门的振动情况，提高对实际数据和预设数据的对比结果的准确率，防止出现不符合电动执行机构实际振动情况的判断结果。

本发明附加方面的优点将在下面的具体实施方式的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其他特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明的方法的流程图；

图2为本发明的获取优化点的示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

请参阅图1所示，本发明提供一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，包括步骤S1，启动电动执行机构，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据；步骤S2，将实际数据、预设数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制；步骤S3，对α进行更新；步骤S4，对α进行优化；

具体地，适应远程控制的电动执行机构智能控制方法包括：

步骤S1，启动电动执行机构，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据，将获取到的数据记为实际数据：

步骤S1包括如下子步骤：

步骤S101，将电位器安装在电动执行机构的行程部件上，电位器用于调节电动执行机构的行程部件的电压以及电流，行程部件为控制电动执行机构中若干部件的行程位置的部件；

步骤S102，通过控制柜保持第一运行电压将直流电传输到电位器，控制柜为控制传输到电动执行机构的电流以及电压的部件，当电动执行机构运行时，由行程部件带动电位器移动，当电位器移动时，基于电位器移动的开合程度调节电位器的阻值，电位器的阻值的取值区间为第一预设阻值至第二预设阻值；

步骤S103，基于电位器阻值的大小以及第一运行电压通过电流公式计算得到第一运行电流，电流公式为：I=U/R，其中I为第一运行电流，U为第一运行电压，R为电位器阻值，第一运行电流的取值区间为第一预设电流至第二预设电流；

在具体实施过程中，行程部件包括电动执行机构的阀门，电动执行机构的阀门进行开合时，会带动电位器进行运动并控制电位器中的电阻，从而对电位器产生的电流进行控制，第一预设阻值为100Ω，第二预设阻值为2MΩ，第一运行电压设定为24V，第一预设电流为0mA，第二预设电流为20mA，检测到电阻为2400欧姆，通过计算可得第一运行电流为10mA；

步骤S104，获取第一运行电流，使用开合转换公式得到此时的阀门的开合程度，开合转换公式为：L=δ×I，其中，L为阀门的开合程度，δ为第一转换系数，I为第一运行电流，阀门的开合程度的取值区间为第一预设百分比至第二预设百分比；

在具体实施过程中，根据第一运行电流可以得到阀门的开合程度，第一预设百分比为0%，第二预设百分比为100%，δ设置为5%，当第一运行电流为20mA时，通过计算可得阀门的开合程度为100%，此时阀门完全开启；

步骤S105，将阀门的开合程度记为实际数据，将实际数据送至步骤S2；

步骤S2，获取电动执行机构实时的运作功率，记为实时功率，设置变动阈值以及预设数据，将变动阈值记为α；

预设数据为标准情况下电动执行机构在实时功率状态时行程部件运行的实际数据，将实际数据、预设数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制；

步骤S2包括如下子步骤：

步骤S2011，获取此时电动执行机构的运作功率，记为实时功率，通过实时功率计算标准情况下电动执行机构的实际数据，记为预设数据；

步骤S2011包括如下子步骤：

步骤S20111，获取此时电动执行机构的运作功率，记为实时功率；

步骤S20112，获取此时电动执行机构中若干部件的运行状态，将电动执行机构中若干部件的运行状态与标准情况下电动执行机构中若干部件的运行状态进行比对；

在具体实施过程中，进行比对之前，应当对电动执行机构的运行状态进行检测，当电动执行机构的运行状态处于正常运行状态时，对实时功率进行转换，当电动执行机构的运行状态处于异常运行状态时，将异常信号及时发送给工作人员；

其中，步骤S20112中的比对方法为，获取电动执行机构中若干部件运行时的运行数据，电动执行机构中若干部件运行时的运行数据包括运行时的转速、速度、功率、电压以及电流；

当运行数据小于等于标准状态下电动执行机构中若干部件运行时的最大运行数据且大于等于标准情况下电动执行机构中若干部件运行时的最小运行数据时，记为比对结果无异常；

当运行数据小于标准状态下电动执行机构中若干部件运行时的最小运行数据或大于标准情况下电动执行机构中若干部件运行时的最大运行数据时，记为比对结果异常；

步骤S20113，当比对结果无异常时，通过预设算法将实际功率转换为预设数据，预设算法包括：P=β×D，其中，P为预设数据，β为第二转换系数，D为实际功率；

在具体实施过程中，获取历史数据中电动执行机构的阀门的开合程度完全打开时的功率，将1除以阀门完全开合时的功率，将得到结果记为β的值，当检测到阀门完全打开使用的功率为20W时，通过计算可得β取值为0.05；

步骤S20114，当比对结果异常时，发送电动执行机构异常信号；

在具体实施过程中，将电动执行机构异常信号发送给工作人员，提醒工作人员及时进行处理；

步骤S2012，获取α，将α记为初始数据；

步骤S2013，当电动执行机构运行时，每隔第一运行时间获取实际数据、预设数据以及α，将实际数据减去α的值记为最低数据，将实际数据加上α的值记为最高数据；

步骤S2021，当预设数据大于最高数据时，发送阀门开合过小信号；

当预设数据小于最低数据时，发送阀门开合过大信号；

当预设数据大于等于最低数据且小于等于最高数据时，发送正常运行信号；

在具体实施过程中，第一运行时间为10min，检测到最高数据为80%，最低数据为60%，预设数据为40%，则发送阀门开合过大信号；

步骤S2022，当获取到阀门开合过大信号时，将最低数据减去预设数据的值记为第一调整数据；

当获取到阀门开合过小信号时，将预设数据减去最高数据的值记为第二调整数据；

当获取到正常运行信号时，将最高数据减去预设数据的值记为第三调整数据，将预设数据减去最低数据的值记为第四调整数据；

步骤S2031，当获取到第一调整数据时，获取预设数据，使用缩小算法得到第一缩小阈值，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小至第一缩小阈值，缩小算法为：Q1=P/2+(P+L)/2，其中，Q1为第一缩小阈值，P为预设数据，L为第一调整数据；

当获取到第二调整数据时，获取预设数据，使用扩大算法得到第一扩大阈值，将电动执行机构的阀门的开合程度扩大至第一扩大阈值，扩大算法为：Q2=P/2+(P+H)/2，其中，Q2为第一扩大阈值，P为预设数据，H为第二调整数据；

在具体实施过程中，检测到预设数据为40%，最低数据为60%，则第一调整数据为20%，通过计算可得第一缩小阈值为50%，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小至50%；

当获取到第三调整数据以及第四调整数据时，将第三调整数据与第四调整数据的差值的绝对值的二分之一记为第五调整数据；

当第三调整数据大于第四调整数据时，将电动执行机构的阀门的开合程度扩大第五调整数据；

当第四调整数据大于第三调整数据时，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小第五调整数据；

在具体实施过程中，检测到第三调整数据为30%，第四调整数据为40%，则第五调整数据为5%，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小5%;

当第四调整数据等于第三调整数据时，不进行调整；

步骤S3，对α进行更新；

步骤S3包括如下子步骤：

步骤S301，将α的初始值设置为第一初始数据，将第一初始数据记为α1；

在具体实施过程中，第一初始数据记为50%;

步骤S302，获取电动执行机构历史运行时阀门震荡的若干历史数据；

步骤S303，获取第一次阀门震荡的历史数据，基于阀门震荡的历史数据将α的值从α1更新为α2；

步骤S303包括如下子步骤：

步骤S3031，获取第一次阀门震荡的震荡次数、第一次阀门震荡时每次震荡阀门开合的预设数据以及第一次阀门震荡时每次震荡阀门开合的实际数据；

步骤S3032，获取第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据大于第一次阀门震荡时阀门开合的实际数据的次数，记为T1，获取第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据小于等于第一次阀门震荡时阀门开合的实际数据的次数，记为T2；

步骤S3033，当T1或T2大于等于第一标准次数时，α2=α1-s×T0，其中，s为调控因子，T0为T1和T2中的最大值；

在具体实施过程中，s为α1/10，根据α1的取值，s的值会改变，例如，α1的值为50%，则s的值为5%；

当T1等于T2且T1小于第二标准次数时，α2=α1+s×T0；

当T1以及T2未达成上述条件时，α2=α1；

在具体实施过程中，第一标准次数为获取到第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据的总次数的50%，第二标准次数为获取到阀门震荡时阀门开合的预设数据的总次数的10%，例如，总次数10次，为T1为6次，T2为1次，α1为50%，s为5%，则α2=50%-5%×6=30%；

步骤S304，获取n次阀门震荡的历史数据，将α1更新为αn；

请参阅图2所示，步骤S4，对α进行优化。

步骤S4包括如下子步骤：

步骤S401，获取αn，αn=n×α1+s×T3，其中，n为α1更新的次数，T3为经过n次更新后s的系数和，s的系数具体指T0，S的系数和即为n次更新对应的T0的和；

步骤S402，当对α1以及s进行改变时，得到若干个αn，并得到若干个αn以及T3构成的直线方程：αn(0)=α0+s(0)×T3至αn(t)=α0+s(t)×T3，其中，将n×α1记为α0;

步骤S403，请参阅图2所示，在同一平面直角坐标系上绘制若干个αn以及T3构成的直线方程，将最多条直线相交的点记为优化点，当所有相交的点对应的直线方程的数量相同时，选取T3值最大的相交的点记为优化点，将优化点对应的αn记为优化αn，将步骤S2中的α更新为优化αn。

实施例二

第二方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由处理器执行时，运行如上任意一项方法中的步骤。通过上述技术方案，处理器和存储器通过通信总线和/或其他形式的连接机构（未标出）互连并相互通讯，存储器存储有处理器可执行的计算机程序，当电子设备运行时，处理器执行该计算机程序，以执行时执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：在电动执行机构启动时，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据，将行程部件中的数据记为实际数据，并基于电动执行机构的运作功率得到预设数据，将预设数据、实际数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制，还通过对α进行更新以及优化，以提高判断结果的准确率。

实施例三

第三方面，本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，运行如上任意一项方法中的步骤。通过上述技术方案，计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：在电动执行机构启动时，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据，将行程部件中的数据记为实际数据，并基于电动执行机构的运作功率得到预设数据，将预设数据、实际数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制，还通过对α进行更新以及优化，以提高判断结果的准确率。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（Static RandomAccess Memory，简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Red-Only Memory，简称PROM），只读存储器（Read-OnlyMemory，简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，其特征在于，包括：

步骤S1，启动电动执行机构，获取电动执行机构上的行程部件运行时的数据，将获取到的数据记为实际数据：

步骤S2，获取电动执行机构实时的运作功率，记为实时功率，设置变动阈值以及预设数据，将变动阈值记为α；

所述预设数据为标准情况下电动执行机构在实时功率状态时行程部件运行的实际数据，将实际数据、预设数据以及α进行比对，基于比对结果对电动执行机构进行控制；

步骤S3，对α进行更新；

步骤S4，对α进行优化；

所述步骤S1包括如下子步骤：

步骤S101，将电位器安装在电动执行机构的行程部件上，所述电位器用于调节电动执行机构的行程部件的电压以及电流，所述行程部件为控制电动执行机构中若干部件的行程位置的部件；

步骤S102，通过控制柜保持第一运行电压将直流电传输到电位器，所述控制柜为控制传输到电动执行机构的电流以及电压的部件，当电动执行机构运行时，由行程部件带动电位器移动，当电位器移动时，基于电位器移动的开合程度调节电位器的阻值，所述电位器的阻值的取值区间为第一预设阻值至第二预设阻值；

步骤S103，基于电位器阻值的大小以及第一运行电压通过电流公式计算得到第一运行电流，电流公式为：I=U/R，其中I为第一运行电流，U为第一运行电压，R为电位器阻值，所述第一运行电流的取值区间为第一预设电流至第二预设电流；

步骤S104，获取第一运行电流，使用开合转换公式得到此时的阀门的开合程度，所述开合转换公式为：L=δ×I，其中，L为阀门的开合程度，δ为第一转换系数，I为第一运行电流，所述阀门的开合程度的取值区间为第一预设百分比至第二预设百分比；

步骤S105，将阀门的开合程度记为实际数据，将实际数据送至步骤S2；

所述步骤S2包括如下子步骤：

步骤S2011，获取此时电动执行机构的运作功率，记为实时功率，通过实时功率计算标准情况下电动执行机构的实际数据，记为预设数据；

步骤S2012，获取α，将α记为初始数据；

步骤S2013，当电动执行机构运行时，每隔第一运行时间获取实际数据、预设数据以及α，将实际数据减去α的值记为最低数据，将实际数据加上α的值记为最高数据；

所述步骤S3包括如下子步骤：

步骤S301，将α的初始值设置为第一初始数据，将第一初始数据记为α1；

步骤S302，获取电动执行机构历史运行时阀门震荡的若干历史数据；

步骤S303，获取第一次阀门震荡的历史数据，基于阀门震荡的历史数据将α的值从α1更新为α2；

步骤S304，获取n次阀门震荡的历史数据，将α1更新为αn；

所述步骤S4包括如下子步骤：

步骤S401，获取αn，所述αn=n×α1+s×T3，其中，n为α1更新的次数，T3为经过n次更新后s的系数和；

步骤S402，当对α1以及s进行改变时，得到若干个αn，并得到若干个αn以及T3构成的直线方程，其中，将n×α1记为α0：

αn(0)=α0+s(0)×T3至αn(t)=α0+s(t)×T3;

步骤S403，在同一平面直角坐标系上绘制若干个αn以及T3构成的直线方程，将最多条直线相交的点记为优化点；当所有相交的点对应的直线方程的数量相同时，选取T3值最大的相交的点记为优化点；将优化点对应的αn记为优化αn，将步骤S2中的α更新为优化αn。

2.根据权利要求1所述的一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，其特征在于，步骤S2还包括如下子步骤：步骤S2021，当预设数据大于最高数据时，发送阀门开合过小信号；

当预设数据小于最低数据时，发送阀门开合过大信号；

当预设数据大于等于最低数据且小于等于最高数据时，发送正常运行信号；

步骤S2022，当获取到阀门开合过大信号时，将最低数据减去预设数据的值记为第一调整数据；

当获取到阀门开合过小信号时，将预设数据减去最高数据的值记为第二调整数据；

当获取到正常运行信号时，将最高数据减去预设数据的值记为第三调整数据，将预设数据减去最低数据的值记为第四调整数据。

3.根据权利要求2所述的一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，其特征在于，步骤S2还包括如下子步骤：步骤S2031，当获取到第一调整数据时，获取预设数据，使用缩小算法得到第一缩小阈值，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小至第一缩小阈值，所述缩小算法为：Q1=P/2+(P+L)/2，其中，Q1为第一缩小阈值，P为预设数据，L为第一调整数据；

当获取到第二调整数据时，获取预设数据，使用扩大算法得到第一扩大阈值，将电动执行机构的阀门的开合程度扩大至第一扩大阈值，所述扩大算法为：Q2=P/2+(P+H)/2，其中，Q2为第一扩大阈值，P为预设数据，H为第二调整数据；

当获取到第三调整数据以及第四调整数据时，将第三调整数据与第四调整数据的差值的绝对值的二分之一记为第五调整数据；

当第三调整数据大于第四调整数据时，将电动执行机构的阀门的开合程度扩大第五调整数据；

当第四调整数据大于第三调整数据时，将电动执行机构的阀门的开合程度缩小第五调整数据；

当第四调整数据等于第三调整数据时，不进行调整。

4.根据权利要求3所述的一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，其特征在于，所述步骤S2011包括如下子步骤：

步骤S20111，获取此时电动执行机构的运作功率，记为实时功率；

步骤S20112，获取此时电动执行机构中若干部件的运行状态，将电动执行机构中若干部件的运行状态与标准情况下电动执行机构中若干部件的运行状态进行比对，得到比对结果无异常以及比对结果异常；

步骤S20113，当比对结果无异常时，通过预设算法将实际功率转换为预设数据，所述预设算法包括：P=β×D，其中，P为预设数据，β为第二转换系数，D为实际功率；

步骤S20114，当比对结果异常时，发送电动执行机构异常信号。

5.根据权利要求4所述的一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，其特征在于，所述步骤S20112中的比对方法为，获取电动执行机构中若干部件运行时的运行数据，所述电动执行机构中若干部件运行时的运行数据包括运行时的转速、速度、功率、电压以及电流；

当运行数据小于等于标准状态下电动执行机构中若干部件运行时的最大运行数据且大于等于标准情况下电动执行机构中若干部件运行时的最小运行数据时，记为比对结果无异常；

当运行数据小于标准状态下电动执行机构中若干部件运行时的最小运行数据或大于标准情况下电动执行机构中若干部件运行时的最大运行数据时，记为比对结果异常。

6.根据权利要求5所述的一种适应远程控制的电动执行机构智能控制方法，其特征在于，所述步骤S303包括如下子步骤：

步骤S3031，获取第一次阀门震荡的震荡次数、第一次阀门震荡时每次震荡阀门开合的预设数据以及第一次阀门震荡时每次震荡阀门开合的实际数据；

步骤S3032，获取第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据大于第一次阀门震荡时阀门开合的实际数据的次数，记为T1，获取第一次阀门震荡时阀门开合的预设数据小于等于第一次阀门震荡时阀门开合的实际数据的次数，记为T2；

步骤S3033，当T1或T2大于等于第一标准次数时，α2=α1-s×T0，其中，s为调控因子，T0为T1和T2中的最大值；

当T1等于T2且T1小于第二标准次数时，α2=α1+s×T0；

当T1以及T2未达成上述条件时，α2=α1。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-6任一项所述方法中的步骤。

8.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，运行如权利要求1-6任一项所述方法中的步骤。