CN117869276A - 一种空压机节能自动调节方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种空压机节能自动调节方法和系统。所述方法包括：通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态。通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，能够及时了解空压机的运行状态，及时发现异常情况并采取相应的措施。

Description

一种空压机节能自动调节方法及系统

技术领域

本发明提出了一种空压机节能自动调节方法及系统，属于节能控制技术领域。

背景技术

空气压缩机是现代化制造业的重要组成部分，被广泛应用在石油化工、冶金、汽车制造等行业中。然而，由于传统空气压缩机的工作特性，存在着严重的能源浪费问题。目前，我国的空气压缩机能耗占据了工业总能耗的10%-15%，可见其节能减排潜力巨大。

目前，许多研究者已经开始尝试利用智能化技术来提升空气压缩机的节能性能，如通过安装智能控制器、采用变频技术等方式。但是，这些方案仍然存在着一些局限性，例如节能效果不明显、调节范围有限等。此外，现有的一些节能技术主要依赖人工操作，对于不同工况下的适应性较差，无法满足当今制造业高效节能的需求。

发明内容

本发明提供了一种空压机节能自动调节方法及系统，用以解决现有技术中对于空压机进行节能调节是调节效果不明显、调节范围有限以及无法根据调节效果评估结果进行实时调整调节算法的问题：

本发明提出的一种空压机节能自动调节方法，所述方法包括：

S1：通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；

S2：所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；

S3：将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态；

S4：根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法。

进一步的，所述通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元，包括：

S11：在空压机上安装传感器，通过所述传感器对所述空压机的实时运行参数数据进行采集，所述运行参数数据包括出口压力、气体流量以及电机转速；

S12：将所述传感器采集到的数据通过ADC转换为数字信号，并进行处理，获得处理后的数字化运行参数数据；所述处理包括滤波以及放大；

S13：通过有线或无线传输方式，将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元；

S14：所述数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将所述运行参数数据存储至数据库。

进一步的，所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练，包括：

S21：数据处理单元获取数据库中的运行参数数据，并对所述运行参数数据进行清洗，所述清洗包括去除缺失值，处理重复数据以及处理错误数据；

S22：通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，并对处理后的运行参数数据进行归一化处理；

S23：对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，利用提取的特征对节能调节模型进行训练。

进一步的，所述将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态，包括：

S31：确定需要进行监测的空压机的运行参数，并根据行业标准确定所述运行参数的最佳运行状态范围；

S32：将每个运行参数的范围划分为多个区间，所述区间包括低区间，中区间以及高区间，为每个区间进行阈值设置，并为每个区间的阈值进行运行状态设置，所述运行状态包括正常正常状态、低速状态以及高速状态；

S33：通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，并将所述运行参数数据与各个阈值进行比较，若某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；

S34：通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定所述空压机的整体状态。

进一步的，所述根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法，包括：

S41：根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法的对空压机的运行参数进行自动调节；

S42：在自动调节过程中，实时监测空压机的运行参数数据；

S43：通过自动调节算法，对空压机的运行参数进行自动调节；根据实时监测的结果，对自动调节过程进行实时调整；

S44：当自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估；并比较调节前后的运行参数数据，判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；

S45：根据评估结果，对自动调节算法进行优化，所述优化包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑。

本发明提出的一种空压机节能自动调节系统，所述系统包括：

数据采集模块：通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；

数据处理模块：所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；

阈值设置模块：将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态；

自动调节模块；根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法。

进一步的，所述数据采集模块，包括：

传感器安装模块：在空压机上安装传感器，通过所述传感器对所述空压机的实时运行参数数据进行采集，所述运行参数数据包括出口压力、气体流量以及电机转速；

模数转换模块：将所述传感器采集到的数据通过ADC转换为数字信号，并进行处理，获得处理后的数字化运行参数数据；所述处理包括滤波以及放大；

数据传输模块：通过有线或无线传输方式，将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元；

数据存储模块：所述数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将所述运行参数数据存储至数据库。

进一步的，所述数据处理模块，包括：

数据获取模块：数据处理单元获取数据库中的运行参数数据，并对所述运行参数数据进行清洗，所述清洗包括去除缺失值，处理重复数据以及处理错误数据；

数据预处理模块：通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，并对处理后的运行参数数据进行归一化处理；

归一化处理模块：对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，利用提取的特征对节能调节模型进行训练。

进一步的，所述阈值设置模块，包括：

范围确定模块：确定需要进行监测的空压机的运行参数，并根据行业标准确定所述运行参数的最佳运行状态范围；

区间划分模块：将每个运行参数的范围划分为多个区间，所述区间包括低区间，中区间以及高区间，为每个区间进行阈值设置，并为每个区间的阈值进行运行状态设置，所述运行状态包括正常正常状态、低速状态以及高速状态；

阈值比较模块：通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，并将所述运行参数数据与各个阈值进行比较，若某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；

状态确定模块：通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定所述空压机的整体状态。

进一步的，所述自动调节模块，包括：

参数调节模块：根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法的对空压机的运行参数进行自动调节；

实时监测模块：在自动调节过程中，实时监测空压机的运行参数数据；

实时调整模块：通过自动调节算法，对空压机的运行参数进行自动调节；根据实时监测的结果，对自动调节过程进行实时调整；

效果评估模块：当自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估；并比较调节前后的运行参数数据，判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；

算法优化模块：根据评估结果，对自动调节算法进行优化，所述优化包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑。

本发明有益效果：通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，能够及时了解空压机的运行状态，及时发现异常情况并采取相应的措施；提高了设备的使用寿命和生产效率；数据处理单元对采集到的运行参数数据进行清洗、异常值检测、归一化处理等，提取出有价值的特征，用于训练节能调节模型，并不断优化算法，提高调节效果。这使得调节过程更加精准，同时也减少了人工干预；根据确定的空压机的运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，可减少人工干预，提高调节效率和精度。这不仅降低了人工操作失误的风险，也解决了人力调节不及时的问题；将运行参数数据设置多个阈值，形成阈值区间，并将阈值区间输入节能调节模型，能够更好地判断空压机的运行状态，及时发现异常情况；使得设备在出现故障前就能及时预警，有效避免生产事故的发生；通过综合判断多个运行参数数据的状态，能够更准确地确定空压机的整体状态，有利于采取更有效的调节措施。这提高了调节的有效性和准确性；自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估，比较调节前后的运行参数数据，根据评估结果对自动调节算法进行优化，可提高节能效果和空压机的运行效率。这使得调节过程更加科学、合理和有效。

附图说明

图1为本发明所述一种空压机节能自动调节方法步骤图；

图2为本发明所述一种空压机节能自动调节系统模块图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

本发明的一个实施例，一种空压机节能自动调节方法，所述方法包括：

S1：通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；

S2：所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；

S3：将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态；

S4：根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法。

上述技术方案的工作原理为：空压机通过传感器实时采集运行参数数据，比如压力、温度、流量等，并将这些数据传输至数据处理单元；数据处理单元对接收到的实时运行参数数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，并提取特征，例如平均值、峰值、波动性等。这些特征将用于训练节能调节模型；基于提取的特征，数据处理单元对节能调节模型进行训练，以建立空压机不同运行状态与节能调节参数之间的关系；将运行参数数据设置为多个阈值，并形成阈值区间，然后将该区间输入节能调节模型。空压机的实时运行参数数据与这些阈值进行比较，以确定空压机的运行状态，比如正常运行、过载、空载等；根据确定的空压机运行状态，自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，比如调整压力设定、启停机控制等。在调整过程中，实时监测运行参数数据，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整，以确保节能调节的有效性和稳定性；自动调节结束后，对节能效果进行评估，比如节能幅度、稳定性等，并根据评估结果优化自动调节算法，以提高节能效果和适应性。

上述技术方案的效果为：通过实时监测和自动调节，能够根据空压机的实际运行状态进行精准调节，避免能源的过度消耗，从而实现节能降耗的效果；自动调节算法使空压机的运行参数实现自动调节，无需人工干预，提高了空压机的运行效率，降低了人力成本；通过自动调节算法对空压机的运行参数进行实时监测和调整，能够保持系统的稳定性，减少了由于运行参数波动带来的系统不稳定性问题；节能减排是当前社会发展的趋势之一，节能自动调节方法能够有效降低空压机的能耗，减少对环境的负面影响，符合可持续发展的要求；通过实时运行参数数据的采集、处理和特征提取，以及基于模型的自动调节算法，实现对空压机运行状态的精准判断和调节，提高了决策的科学性和准确性。

本发明的一个实施例，所述通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元，包括：

S11：在空压机上安装传感器，通过所述传感器对所述空压机的实时运行参数数据进行采集，并对每个类别传感器的采样数据进行计算，获得所述实时运行参数数据，所述运行参数数据包括出口压力、气体流量以及电机转速；所述传感器包括压力传感器、流量传感器以及转速传感器；所述采样数据计算公式为：

其中，表示类别为x的传感器的采样数据，/>为类别为x的传感器中编号为t的传感器的采样信息，/>表示类别为x的传感器中编号为t的传感器的权重。

S12：将所述传感器采集到的数据通过ADC转换为数字信号，并进行处理，获得处理后的数字化运行参数数据；所述处理包括滤波以及放大；

S13：通过有线或无线传输方式，将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元；

S14：所述数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将所述运行参数数据存储至数据库。

上述技术方案的工作原理为：在空压机上安装压力传感器、流量传感器和转速传感器，通过这些传感器采集空压机的实时运行参数数据，包括出口压力、气体流量以及电机转速。这些传感器将实时采集的模拟信号通过ADC（模数转换器）转换为数字信号，并进行滤波和放大等处理，获得数字化的运行参数数据；处理后的数字化运行参数数据通过有线或无线传输方式传输至数据处理单元，可以通过网络、总线或其他传输设备将数据传输至数据处理单元。这样可以实现对空压机运行状态的实时监测和数据传输；数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将这些数据存储至数据库中，以便进行后续的处理、分析和应用。存储的数据可以用于历史数据查询、故障诊断、性能分析等用途。

上述技术方案的效果为：通过安装压力传感器、流量传感器和转速传感器，可以实时采集空压机的出口压力、气体流量和电机转速等运行参数数据。这样可以及时了解空压机的运行状态，监测异常情况，并及时采取措施进行调整和维护，提高设备的可靠性和稳定性；通过ADC将传感器采集到的模拟信号转换为数字信号，并进行滤波和放大等处理，获得数字化的运行参数数据。这样可以消除传感器信号的噪声和干扰，提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和应用提供可靠的数据基础；通过有线或无线传输方式将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元，实现数据的远程传输和实时监测。数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将这些数据存储至数据库中，方便后续的数据分析、故障诊断和性能评估等应用；通过实时监测和分析空压机的运行参数数据，可以及时发现和解决设备运行中的问题，提高设备的性能和效率。例如，根据出口压力和气体流量数据进行自动调节，优化设备的运行，达到节能降耗的目的。通过上述公式可以准确地获取空压机的实时运行参数数据，为后续的状态判断和整体状态评估提供更可靠的数据基础，有助于及时发现问题并进行有效的管理和维护。同时，通过上述公式通过对不同传感器采样数据进行加权求和，可以将多个传感器的信息综合起来，得到更全面、更综合的实时运行参数数据。这有助于全面了解空压机的运行状态；公式中的权重可以根据实际情况进行调整，以反映各个传感器数据在整体运行参数数据中的重要性。这样可以根据实际需求对不同传感器的数据进行合理的加权处理；通过对传感器采样数据进行加权求和，可以减少某些特定传感器数据的突发波动对整体运行参数数据的影响，提高数据的稳定性和精确性；公式可以适用于不同类型的传感器数据融合，根据实际情况灵活调整权重和采样数据的处理方式，适用于各种不同的传感器组合和空压机的实际需求。

本发明的一个实施例，所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练，包括：

S21：数据处理单元获取数据库中的运行参数数据，并对所述运行参数数据进行清洗，所述清洗包括去除缺失值，处理重复数据以及处理错误数据；

S22：通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，并对处理后的运行参数数据进行归一化处理；所述归一化处理包括将不同特征的值映射到相同的尺度范围；

S23：对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，利用提取的特征对节能调节模型进行训练。

上述技术方案的工作原理为：数据处理单元首先从数据库中获取运行参数数据，并对数据进行清洗，包括去除缺失值、处理重复数据以及处理错误数据。清洗后的数据更加完整和准确，为后续的数据处理和分析提供可靠的数据基础；通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，确保数据的准确性和可靠性。然后对处理后的运行参数数据进行归一化处理，将不同特征的值映射到相同的尺度范围，以便于后续的特征提取和模型训练；对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，通过识别和提取数据中的关键特征，如周期性、趋势、异常变化等，为节能调节模型的训练提供有价值的特征输入。利用提取的特征对节能调节模型进行训练，通过机器学习算法建立节能调节模型，实现对空压机运行的节能优化调节。

上述技术方案的效果为：通过对运行参数数据进行清洗、异常值检测和归一化处理，可以大幅提高数据的准确性和可靠性，减少了由于数据质量问题引起的模型训练不准确的情况，提升了模型的预测和调节能力；利用特征提取技术对归一化处理后的运行参数数据进行分析，识别和提取数据中的关键特征，有助于发现数据中的隐藏规律和特征，为节能调节模型提供更加有效的训练特征，提高了模型的智能化程度；基于清洗、异常值处理和特征提取后的高质量数据，训练的节能调节模型更具有针对性和可操作性，能够更精准地预测和调节空压机的能耗和运行参数，从而实现节能优化，降低能源消耗，提高设备的运行效率和性能；通过机器学习算法训练的节能调节模型能够实现对空压机运行参数的自动监测和调节，减少了人工干预的需求，提高了系统的自动化程度，降低了管理成本，实现了智能化的节能优化调节。

本发明的一个实施例，所述将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态，包括：

S31：确定需要进行监测的空压机的运行参数，并根据行业标准确定所述运行参数的最佳运行状态范围；

S32：将每个运行参数的范围划分为多个区间，所述区间包括低区间，中区间以及高区间，为每个区间进行阈值设置，并为每个区间的阈值进行运行状态设置，所述运行状态包括正常正常状态、低速状态以及高速状态，

S33：通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，并将所述运行参数数据与各个阈值进行比较，若某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；

S34：通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定所述空压机的整体状态。所述空压机整体状态T的计算公式如下：

，其中，C、Q、D表示需要监测的空压机的运行参数，α、β以及η表示每个运行参数的权重系数，d表示运行参数为低速状态，z表示运行状态为正常状态，G表示运行状态为高速状态，/>表示每个状态的权重系数，K表示所有运行参数和运行状态的权重系数的总和。

上述技术方案的工作原理为：根据行业标准，确定空压机各个运行参数的最佳运行状态范围，并将其划分为多个区间。例如，压力范围可以设置在5-8bar之间，温度范围可以设置在40-60摄氏度之间；对于每个运行参数的范围区间，设置相应的阈值，并为每个区间的阈值设定相应的运行状态。例如，在低压区间，可以将阈值设置为4.5bar；在中压区间，将阈值设置为6.5bar。操作状态可以根据设备制造商的建议或相关标准来确定，例如，低压区间的阈值以下可以被定义为故障状态；通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，包括压力、温度、流量等；将采集到的实时数据与各个运行参数的阈值进行比较，判断该参数所处的状态。如果某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；综合判断多个运行参数数据的状态，确定空压机的整体状态。可以根据设定的运行状态规则，如采取多数投票或权重判断等方法，来决定最终的整体状态。

上述技术方案的效果为：通过实时监测空压机的多个运行参数，并根据设定的阈值区间进行状态判断，可以及时发现空压机的运行异常或不在最佳状态的情况，从而采取相应的调节措施，实现节能优化；通过对空压机多个关键运行参数的监测和状态判断，可以提前发现潜在的故障迹象，采取预防性维护措施，减少突发故障的发生，提高设备的可靠性和稳定性；通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定空压机的整体状态，可以全面把握设备的运行情况，为设备管理和维护提供更为全面的参考依据；结合自动化控制系统，可以实现对空压机运行状态的自动监测和判断，减轻人工干预的工作量，提高管理效率和精度；通过对运行状态的实时监测和调节，可以使空压机始终处于最佳的运行状态，提高设备的工作效率和性能表现。上述公式通过使用这个综合判断的数学公式，可以更准确地评估空压机的整体状态，及时发现异常情况并采取相应的措施，从而提高空压机的性能和效率，进一步降低能源消耗和维护成本。同时，上述公式通过考虑多个运行参数的状态以及它们的权重，可以综合评估空压机的整体状态，而不仅仅依靠单个参数的判断。这样可以更全面地了解空压机的运行状况；公式中的权重系数α、β和η可以根据实际需求进行调整，以反映各个运行参数对整体状态的重要性。这样可以根据实际情况对各个参数进行合理的评估和比较；公式可以根据需要进行扩展，可以添加更多的运行参数和状态，并为它们设置相应的权重和阈值。这样可以适应不同类型的空压机和具体行业的要求。

本发明的一个实施例，所述根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法，包括：

S41：根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法的对空压机的运行参数进行自动调节；

S42：在自动调节过程中，实时监测空压机的运行参数数据，确保调节过程中参数的变化符合预期。

S43：通过自动调节算法，对空压机的运行参数进行自动调节；根据实时监测的结果，对自动调节过程进行实时调整；若监测结果显示调节效果不理想，则及时调整自动调节算法的参数，

S44：当自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估；并比较调节前后的运行参数数据，判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；

S45：根据评估结果，对自动调节算法进行优化，所述优化包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑。所述自动调节算法公式如下：

其中，表示空压机的运行参数，/>表示比例系数，用于控制/>的变化速率，表示当前的误差，即期望值与实际值之间的差异，/>表示积分系数，用于调整误差累积的影响程度，/>表示从历史误差的累积和，/>表示微分系数，用于控制误差变化率的影响，/>表示上一个时刻的误差值。

上述技术方案的工作原理为：通过传感器或监测设备实时采集空压机的各项关键运行参数数据，如压力、温度、流量等，并结合预设的运行状态判断逻辑，确定空压机的当前状态；根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节。这可能涉及调节压力、流量、运行时间等参数，以使空压机达到预期的工作状态；在自动调节过程中，系统实时监测空压机的运行参数数据，确保调节过程中参数的变化符合预期。如果监测结果显示调节效果不理想，系统会进行实时调整，可能包括调整调节量、调节频率等；自动调节结束后，系统对调节效果进行评估。通过比较调节前后的运行参数数据，系统判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；根据评估结果，系统对自动调节算法进行优化。可能的优化方式包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑，以提高自动调节的效果和适用性。

上述技术方案的效果为：通过自动调节算法对空压机的运行参数进行智能调节，能够根据实时监测的数据进行精确的参数调整，以优化运行状态，提高工作效率；通过自动调节算法对空压机的运行参数进行调节，可以避免过度压力或流量，降低能源消耗，从而实现节能效果；实时监测空压机的运行参数数据，能够及时发现异常情况，并通过自动调节进行调整，减少故障发生的可能性，提高设备的可靠性和稳定性；通过实时监测、自动调节和优化算法，能够保持空压机在理想的运行状态，延长设备的使用寿命，减少维修和停机时间，提高设备的整体可靠性和稳定性；通过自动调节算法，无需人工干预即可完成对空压机的参数调节，减少了操作人员的工作负担，提高了操作的便捷性和效率。上述公式通过对实时误差的计算和调节，使空压机的运行参数能够自动适应变化的需求，并且通过参数的优化和调整，可以进一步提升调节效果和系统性能。同时，上述公式中的比例项可以根据当前误差快速调节运行参数，使空压机能够快速适应变化的需求；积分项可以累积历史误差并对其进行补偿，从而减小或消除系统的静态误差，使空压机的运行参数更加准确；微分项可以通过监测误差变化率来抑制系统的振荡，提高系统的稳定性和动态性能；通过调整比例系数、积分系数和微分系数，可以灵活地改变算法对误差、误差累积和误差变化率的响应程度，以满足不同场景下的控制需求；上述公式可以根据实时监测到的运行参数数据进行自动调节，并根据监测结果对调节过程进行实时调整。如果调节效果不理想，可以及时调整算法的参数，以获得更好的控制效果。

本发明的一个实施例，一种空压机节能自动调节系统，所述系统包括：

数据采集模块：通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；

数据处理模块：所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；

阈值设置模块：将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态；

自动调节模块；根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法。

上述技术方案的工作原理为：空压机通过传感器实时采集运行参数数据，比如压力、温度、流量等，并将这些数据传输至数据处理单元；数据处理单元对接收到的实时运行参数数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，并提取特征，例如平均值、峰值、波动性等。这些特征将用于训练节能调节模型；基于提取的特征，数据处理单元对节能调节模型进行训练，以建立空压机不同运行状态与节能调节参数之间的关系；将运行参数数据设置为多个阈值，并形成阈值区间，然后将该区间输入节能调节模型。空压机的实时运行参数数据与这些阈值进行比较，以确定空压机的运行状态，比如正常运行、过载、空载等；根据确定的空压机运行状态，自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，比如调整压力设定、启停机控制等。在调整过程中，实时监测运行参数数据，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整，以确保节能调节的有效性和稳定性；自动调节结束后，对节能效果进行评估，比如节能幅度、稳定性等，并根据评估结果优化自动调节算法，以提高节能效果和适应性。

上述技术方案的效果为：通过实时监测和自动调节，能够根据空压机的实际运行状态进行精准调节，避免能源的过度消耗，从而实现节能降耗的效果；自动调节算法使空压机的运行参数实现自动调节，无需人工干预，提高了空压机的运行效率，降低了人力成本；通过自动调节算法对空压机的运行参数进行实时监测和调整，能够保持系统的稳定性，减少了由于运行参数波动带来的系统不稳定性问题；节能减排是当前社会发展的趋势之一，节能自动调节方法能够有效降低空压机的能耗，减少对环境的负面影响，符合可持续发展的要求；通过实时运行参数数据的采集、处理和特征提取，以及基于模型的自动调节算法，实现对空压机运行状态的精准判断和调节，提高了决策的科学性和准确性。

本发明的一个实施例，所述数据采集模块，包括：

传感器安装模块：在空压机上安装传感器，通过所述传感器对所述空压机的实时运行参数数据进行采集，并对每个类别传感器的采样数据进行计算，获得所述实时运行参数数据，所述运行参数数据包括出口压力、气体流量以及电机转速；所述传感器包括压力传感器、流量传感器以及转速传感器；所述采样数据计算公式为：

其中，表示类别为x的传感器的采样数据，/>为类别为x的传感器中编号为t的传感器的采样信息，/>表示类别为x的传感器中编号为t的传感器的权重。

模数转换模块：将所述传感器采集到的数据通过ADC转换为数字信号，并进行处理，获得处理后的数字化运行参数数据；所述处理包括滤波以及放大；

数据传输模块：通过有线或无线传输方式，将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元；

数据存储模块：所述数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将所述运行参数数据存储至数据库。

上述技术方案的工作原理为：在空压机上安装压力传感器、流量传感器和转速传感器，通过这些传感器采集空压机的实时运行参数数据，包括出口压力、气体流量以及电机转速。这些传感器将实时采集的模拟信号通过ADC（模数转换器）转换为数字信号，并进行滤波和放大等处理，获得数字化的运行参数数据；处理后的数字化运行参数数据通过有线或无线传输方式传输至数据处理单元，可以通过网络、总线或其他传输设备将数据传输至数据处理单元。这样可以实现对空压机运行状态的实时监测和数据传输；数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将这些数据存储至数据库中，以便进行后续的处理、分析和应用。存储的数据可以用于历史数据查询、故障诊断、性能分析等用途。

上述技术方案的效果为：通过安装压力传感器、流量传感器和转速传感器，可以实时采集空压机的出口压力、气体流量和电机转速等运行参数数据。这样可以及时了解空压机的运行状态，监测异常情况，并及时采取措施进行调整和维护，提高设备的可靠性和稳定性；通过ADC将传感器采集到的模拟信号转换为数字信号，并进行滤波和放大等处理，获得数字化的运行参数数据。这样可以消除传感器信号的噪声和干扰，提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和应用提供可靠的数据基础；通过有线或无线传输方式将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元，实现数据的远程传输和实时监测。数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将这些数据存储至数据库中，方便后续的数据分析、故障诊断和性能评估等应用；通过实时监测和分析空压机的运行参数数据，可以及时发现和解决设备运行中的问题，提高设备的性能和效率。例如，根据出口压力和气体流量数据进行自动调节，优化设备的运行，达到节能降耗的目的。通过上述公式可以准确地获取空压机的实时运行参数数据，为后续的状态判断和整体状态评估提供更可靠的数据基础，有助于及时发现问题并进行有效的管理和维护。同时，通过上述公式通过对不同传感器采样数据进行加权求和，可以将多个传感器的信息综合起来，得到更全面、更综合的实时运行参数数据。这有助于全面了解空压机的运行状态；公式中的权重可以根据实际情况进行调整，以反映各个传感器数据在整体运行参数数据中的重要性。这样可以根据实际需求对不同传感器的数据进行合理的加权处理；通过对传感器采样数据进行加权求和，可以减少某些特定传感器数据的突发波动对整体运行参数数据的影响，提高数据的稳定性和精确性；公式可以适用于不同类型的传感器数据融合，根据实际情况灵活调整权重和采样数据的处理方式，适用于各种不同的传感器组合和空压机的实际需求。

本发明的一个实施例，所述数据处理模块，包括：

数据获取模块：数据处理单元获取数据库中的运行参数数据，并对所述运行参数数据进行清洗，所述清洗包括去除缺失值，处理重复数据以及处理错误数据；

数据预处理模块：通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，并对处理后的运行参数数据进行归一化处理；所述归一化处理包括将不同特征的值映射到相同的尺度范围；

归一化处理模块：对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，利用提取的特征对节能调节模型进行训练。

上述技术方案的工作原理为：数据处理单元首先从数据库中获取运行参数数据，并对数据进行清洗，包括去除缺失值、处理重复数据以及处理错误数据。清洗后的数据更加完整和准确，为后续的数据处理和分析提供可靠的数据基础；通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，确保数据的准确性和可靠性。然后对处理后的运行参数数据进行归一化处理，将不同特征的值映射到相同的尺度范围，以便于后续的特征提取和模型训练；对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，通过识别和提取数据中的关键特征，如周期性、趋势、异常变化等，为节能调节模型的训练提供有价值的特征输入。利用提取的特征对节能调节模型进行训练，通过机器学习算法建立节能调节模型，实现对空压机运行的节能优化调节。

上述技术方案的效果为：通过对运行参数数据进行清洗、异常值检测和归一化处理，可以大幅提高数据的准确性和可靠性，减少了由于数据质量问题引起的模型训练不准确的情况，提升了模型的预测和调节能力；利用特征提取技术对归一化处理后的运行参数数据进行分析，识别和提取数据中的关键特征，有助于发现数据中的隐藏规律和特征，为节能调节模型提供更加有效的训练特征，提高了模型的智能化程度；基于清洗、异常值处理和特征提取后的高质量数据，训练的节能调节模型更具有针对性和可操作性，能够更精准地预测和调节空压机的能耗和运行参数，从而实现节能优化，降低能源消耗，提高设备的运行效率和性能；通过机器学习算法训练的节能调节模型能够实现对空压机运行参数的自动监测和调节，减少了人工干预的需求，提高了系统的自动化程度，降低了管理成本，实现了智能化的节能优化调节。

本发明的一个实施例，所述阈值设置模块，包括：

范围确定模块：确定需要进行监测的空压机的运行参数，并根据行业标准确定所述运行参数的最佳运行状态范围；例如压力范围可以设置在5-8bar之间，温度范围可以设置在40-60摄氏度之间。

区间划分模块：将每个运行参数的范围划分为多个区间，所述区间包括低区间，中区间以及高区间，为每个区间进行阈值设置，并为每个区间的阈值进行运行状态设置，所述运行状态包括正常正常状态、低速状态以及高速状态，例如，在低压区间，可以将阈值设置为4.5bar；在中压区间，将阈值设置为6.5bar，操作状态可以根据设备制造商的建议或相关标准来确定。例如，低压区间的阈值以下可以被定义为故障状态；

阈值比较模块：通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，并将所述运行参数数据与各个阈值进行比较，若某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；

状态确定模块：通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定所述空压机的整体状态。所述空压机整体状态T的计算公式如下：

，其中，C、Q、D表示需要监测的空压机的运行参数，α、β以及η表示每个运行参数的权重系数，d表示运行参数为低速状态，z表示运行状态为正常状态，G表示运行状态为高速状态，/>表示每个状态的权重系数，K表示所有运行参数和运行状态的权重系数的总和。

上述技术方案的工作原理为：根据行业标准，确定空压机各个运行参数的最佳运行状态范围，并将其划分为多个区间。例如，压力范围可以设置在5-8bar之间，温度范围可以设置在40-60摄氏度之间；对于每个运行参数的范围区间，设置相应的阈值，并为每个区间的阈值设定相应的运行状态。例如，在低压区间，可以将阈值设置为4.5bar；在中压区间，将阈值设置为6.5bar。操作状态可以根据设备制造商的建议或相关标准来确定，例如，低压区间的阈值以下可以被定义为故障状态；通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，包括压力、温度、流量等；将采集到的实时数据与各个运行参数的阈值进行比较，判断该参数所处的状态。如果某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；综合判断多个运行参数数据的状态，确定空压机的整体状态。可以根据设定的运行状态规则，如采取多数投票或权重判断等方法，来决定最终的整体状态。

上述技术方案的效果为：通过实时监测空压机的多个运行参数，并根据设定的阈值区间进行状态判断，可以及时发现空压机的运行异常或不在最佳状态的情况，从而采取相应的调节措施，实现节能优化；通过对空压机多个关键运行参数的监测和状态判断，可以提前发现潜在的故障迹象，采取预防性维护措施，减少突发故障的发生，提高设备的可靠性和稳定性；通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定空压机的整体状态，可以全面把握设备的运行情况，为设备管理和维护提供更为全面的参考依据；结合自动化控制系统，可以实现对空压机运行状态的自动监测和判断，减轻人工干预的工作量，提高管理效率和精度；通过对运行状态的实时监测和调节，可以使空压机始终处于最佳的运行状态，提高设备的工作效率和性能表现。上述公式通过使用这个综合判断的数学公式，可以更准确地评估空压机的整体状态，及时发现异常情况并采取相应的措施，从而提高空压机的性能和效率，进一步降低能源消耗和维护成本。同时，上述公式通过考虑多个运行参数的状态以及它们的权重，可以综合评估空压机的整体状态，而不仅仅依靠单个参数的判断。这样可以更全面地了解空压机的运行状况；公式中的权重系数α、β和η可以根据实际需求进行调整，以反映各个运行参数对整体状态的重要性。这样可以根据实际情况对各个参数进行合理的评估和比较；公式可以根据需要进行扩展，可以添加更多的运行参数和状态，并为它们设置相应的权重和阈值。这样可以适应不同类型的空压机和具体行业的要求。本发明的一个实施例，所述自动调节模块，包括：

参数调节模块：根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法的对空压机的运行参数进行自动调节；

实时监测模块：在自动调节过程中，实时监测空压机的运行参数数据，确保调节过程中参数的变化符合预期。

实时调整模块：通过自动调节算法，对空压机的运行参数进行自动调节；根据实时监测的结果，对自动调节过程进行实时调整；若监测结果显示调节效果不理想，则及时调整自动调节算法的参数，

效果评估模块：当自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估；并比较调节前后的运行参数数据，判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；

算法优化模块：根据评估结果，对自动调节算法进行优化，所述优化包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑。

所述自动调节算法公式如下：

其中，表示空压机的运行参数，/>表示比例系数，用于控制/>的变化速率，表示当前的误差，即期望值与实际值之间的差异，/>表示积分系数，用于调整误差累积的影响程度，/>表示从历史误差的累积和，/>表示微分系数，用于控制误差变化率的影响，/>表示上一个时刻的误差值。

上述技术方案的工作原理为：通过传感器或监测设备实时采集空压机的各项关键运行参数数据，如压力、温度、流量等，并结合预设的运行状态判断逻辑，确定空压机的当前状态；根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节。这可能涉及调节压力、流量、运行时间等参数，以使空压机达到预期的工作状态；在自动调节过程中，系统实时监测空压机的运行参数数据，确保调节过程中参数的变化符合预期。如果监测结果显示调节效果不理想，系统会进行实时调整，可能包括调整调节量、调节频率等；自动调节结束后，系统对调节效果进行评估。通过比较调节前后的运行参数数据，系统判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；根据评估结果，系统对自动调节算法进行优化。可能的优化方式包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑，以提高自动调节的效果和适用性。

上述技术方案的效果为：通过自动调节算法对空压机的运行参数进行智能调节，能够根据实时监测的数据进行精确的参数调整，以优化运行状态，提高工作效率；通过自动调节算法对空压机的运行参数进行调节，可以避免过度压力或流量，降低能源消耗，从而实现节能效果；实时监测空压机的运行参数数据，能够及时发现异常情况，并通过自动调节进行调整，减少故障发生的可能性，提高设备的可靠性和稳定性；通过实时监测、自动调节和优化算法，能够保持空压机在理想的运行状态，延长设备的使用寿命，减少维修和停机时间，提高设备的整体可靠性和稳定性；通过自动调节算法，无需人工干预即可完成对空压机的参数调节，减少了操作人员的工作负担，提高了操作的便捷性和效率。上述公式通过对实时误差的计算和调节，使空压机的运行参数能够自动适应变化的需求，并且通过参数的优化和调整，可以进一步提升调节效果和系统性能。同时，上述公式中的比例项可以根据当前误差快速调节运行参数，使空压机能够快速适应变化的需求；积分项可以累积历史误差并对其进行补偿，从而减小或消除系统的静态误差，使空压机的运行参数更加准确；微分项可以通过监测误差变化率来抑制系统的振荡，提高系统的稳定性和动态性能；通过调整比例系数、积分系数和微分系数，可以灵活地改变算法对误差、误差累积和误差变化率的响应程度，以满足不同场景下的控制需求；上述公式可以根据实时监测到的运行参数数据进行自动调节，并根据监测结果对调节过程进行实时调整。如果调节效果不理想，可以及时调整算法的参数，以获得更好的控制效果。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种空压机节能自动调节方法，其特征在于，所述方法包括：

通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；

所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；

将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态；

根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法。

2.根据权利要求1所述一种空压机节能自动调节方法，其特征在于，所述通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元，包括：

在空压机上安装传感器，通过所述传感器对所述空压机的实时运行参数数据进行采集，所述运行参数数据包括出口压力、气体流量以及电机转速；

将所述传感器采集到的数据通过ADC转换为数字信号，并进行处理，获得处理后的数字化运行参数数据；所述处理包括滤波以及放大；

通过有线或无线传输方式，将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元；

所述数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将所述运行参数数据存储至数据库。

3.根据权利要求1所述一种空压机节能自动调节方法，其特征在于，所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练，包括：

数据处理单元获取数据库中的运行参数数据，并对所述运行参数数据进行清洗，所述清洗包括去除缺失值，处理重复数据以及处理错误数据；

通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，并对处理后的运行参数数据进行归一化处理；

对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，利用提取的特征对节能调节模型进行训练。

4.根据权利要求1所述一种空压机节能自动调节方法，其特征在于，所述将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态，包括：

确定需要进行监测的空压机的运行参数，并根据行业标准确定所述运行参数的最佳运行状态范围；

将每个运行参数的范围划分为多个区间，所述区间包括低区间，中区间以及高区间，为每个区间进行阈值设置，并为每个区间的阈值进行运行状态设置，所述运行状态包括正常正常状态、低速状态以及高速状态；

通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，并将所述运行参数数据与各个阈值进行比较，若某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；

通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定所述空压机的整体状态。

5.根据权利要求1所述一种空压机节能自动调节方法，其特征在于，所述根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法，包括：

根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法的对空压机的运行参数进行自动调节；

在自动调节过程中，实时监测空压机的运行参数数据；

通过自动调节算法，对空压机的运行参数进行自动调节；根据实时监测的结果，对自动调节过程进行实时调整；

当自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估；并比较调节前后的运行参数数据，判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；

根据评估结果，对自动调节算法进行优化，所述优化包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑。

6.一种空压机节能自动调节系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块：通过传感器采集空压机的实时运行参数数据，并通过有线或无线传输方式将所述运行参数数据传输至数据处理单元；

数据处理模块：所述数据处理单元对接收到的所述实时运行参数数据进行预处理，并对预处理后的所述实时运行参数数据进行特征提取，根据提取的特征对节能调节模型进行训练；

阈值设置模块：将所述运行参数数据设置多个阈值，并形成阈值区间，将所述阈值区间输入节能调节模型，并将空压机的实时运行参数数据与阈值进行比较，根据比较结果确定空压机的运行状态；

自动调节模块；根据确定的所述空压机的运行状态，通过自动调节算法对空压机的运行参数进行自动调节，并在调整过程中，对实时运行参数数据进行实时监测，根据监测结果对自动调节过程进行实时调整；自动调节结束后，对调节效果进行评估并根据评估结果优化自动调节算法。

7.根据权利要求6所述一种空压机节能自动调节系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括：

传感器安装模块：在空压机上安装传感器，通过所述传感器对所述空压机的实时运行参数数据进行采集，所述运行参数数据包括出口压力、气体流量以及电机转速；

模数转换模块：将所述传感器采集到的数据通过ADC转换为数字信号，并进行处理，获得处理后的数字化运行参数数据；

数据传输模块：通过有线或无线传输方式，将采集到的运行参数数据传输至数据处理单元；

数据存储模块：所述数据处理单元接收传输过来的实时运行参数数据，并将所述运行参数数据存储至数据库。

8.根据权利要求6所述一种空压机节能自动调节系统，其特征在于，所述数据处理模块，包括：

数据获取模块：数据处理单元获取数据库中的运行参数数据，并对所述运行参数数据进行清洗，所述清洗包括去除缺失值，处理重复数据以及处理错误数据；

数据预处理模块：通过机器学习算法对清洗后的数据进行异常值检测并处理，并对处理后的运行参数数据进行归一化处理；

归一化处理模块：对归一化处理后的运行参数数据进行特征提取，利用提取的特征对节能调节模型进行训练。

9.根据权利要求6所述一种空压机节能自动调节系统，其特征在于，所述阈值设置模块，包括：

范围确定模块：确定需要进行监测的空压机的运行参数，并根据行业标准确定所述运行参数的最佳运行状态范围；

区间划分模块：将每个运行参数的范围划分为多个区间，所述区间包括低区间，中区间以及高区间，为每个区间进行阈值设置，并为每个区间的阈值进行运行状态设置，所述运行状态包括正常正常状态、低速状态以及高速状态；

阈值比较模块：通过传感器实时采集空压机的运行参数数据，并将所述运行参数数据与各个阈值进行比较，若某个运行参数的数值落在特定区间的阈值范围内，则该参数处于相应的状态；

状态确定模块：通过综合判断多个运行参数数据的状态，确定所述空压机的整体状态。

10.根据权利要求6所述一种空压机节能自动调节系统，其特征在于，所述自动调节模块，包括：

参数调节模块：根据确定的空压机的当前运行状态以及实时运行参数数据，通过自动调节算法的对空压机的运行参数进行自动调节；

实时监测模块：在自动调节过程中，实时监测空压机的运行参数数据；

实时调整模块：通过自动调节算法，对空压机的运行参数进行自动调节；根据实时监测的结果，对自动调节过程进行实时调整；

效果评估模块：当自动调节算法执行完毕后，对调节效果进行评估；并比较调节前后的运行参数数据，判断空压机是否已经恢复到正常状态或达到预期的工作状态；

算法优化模块：根据评估结果，对自动调节算法进行优化，所述优化包括修改调节策略、调整参数范围以及改进算法逻辑。