CN118246368A - 负离子浓度控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种负离子浓度控制方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：采集氢氧离子仓的负离子输出数据并进行K‑means聚类处理，得到多个目标数据中心；进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；识别氢氧离子仓的多个目标子空间，并对多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；将多个子空间负离子浓度特征输入贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；基于强化学习算法和设备故障预测结果，创建氢氧离子仓的负离子输出控制策略，本申请提高了氢氧离子仓的负离子浓度控制准确率。

Description

负离子浓度控制方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种负离子浓度控制方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

负离子在调节氢氧离子仓的空气方面发挥着重要作用。然而，传统的负离子浓度控制方法往往依赖于简单的传感器监测和手动调节，这种方法在响应速度、精确度和系统的适应性方面存在明显不足。

随着工业自动化和智能化水平的提高，对负离子控制系统的需求也在逐渐增长。目前，许多存在的系统尚不能很好地适应复杂多变的工作环境，尤其是在面对环境条件快速变化时，系统的调节响应往往滞后，无法实时准确地调整负离子的浓度，从而影响整个环境的稳定性和安全性。

发明内容

本申请提供了一种负离子浓度控制方法、装置、设备及存储介质，用于提高了氢氧离子仓的负离子浓度控制准确率。

第一方面，本申请提供了一种负离子浓度控制方法，所述负离子浓度控制方法包括：

采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对所述负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心；

将所述多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；

根据所述负离子浓度预测数据对所述氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；

根据所述负离子分布模拟数据识别所述氢氧离子仓的多个目标子空间，并对所述多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；

将所述多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；

基于强化学习算法和所述设备故障预测结果，创建所述氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

第二方面，本申请提供了一种负离子浓度控制装置，所述负离子浓度控制装置包括：

采集模块，用于采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对所述负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心；

浓度预测模块，用于将所述多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；

模拟模块，用于根据所述负离子浓度预测数据对所述氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；

计算模块，用于根据所述负离子分布模拟数据识别所述氢氧离子仓的多个目标子空间，并对所述多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；

故障预测模块，用于将所述多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；

创建模块，用于基于强化学习算法和所述设备故障预测结果，创建所述氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

本申请第三方面提供了一种负离子浓度控制设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述负离子浓度控制设备执行上述的负离子浓度控制方法。

本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的负离子浓度控制方法。

本申请提供的技术方案中，通过采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并运用K-means聚类处理，能够有效识别出数据的核心趋势和集群，从而为后续的负离子浓度预测提供更准确的输入基础。利用广义径向基函数神经网络进一步对聚类后的数据中心进行负离子浓度预测，提升了预测的准确性和响应速度。基于负离子浓度预测数据，通过计算流体力学模拟来细致地模拟和分析氢氧离子仓内的气体流动和离子分布。这种动态模拟使得整个系统能够根据实时数据调整操作参数，如通风速度和温度，确保负离子浓度始终处于最优状态。引入贝叶斯网络模型对各个子空间的负离子浓度特征进行设备故障预测，不仅提高了系统的可靠性，还能够在问题发生前预测潜在的设备故障，从而实现预防性维护，减少了突发停机的风险和维修成本。结合强化学习算法和设备故障预测结果，自动创建和优化氢氧离子仓的负离子输出控制策略。这种智能化的控制策略能够自适应环境变化，持续优化操作参数，进而提高了氢氧离子仓的负离子浓度控制准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中负离子浓度控制方法的一个实施例示意图；

图2为本申请实施例中负离子浓度控制装置的一个实施例示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种负离子浓度控制方法、装置、设备及存储介质。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本申请实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本申请实施例中负离子浓度控制方法的一个实施例包括：

步骤S101、采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心；

可以理解的是，本申请的执行主体可以为负离子浓度控制装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，对氢氧离子仓进行负离子输出数据采集，使用各种传感器实时监控并记录负离子的生成与释放情况。采集到的负离子输出数据，包括负离子的数量、分布以及与环境因子的关联数据等。将负离子输出数据输入K-means聚类算法中进行算法初始化，通常包括随机选择多个初始数据中心，这些数据中心将作为聚类的起始点，以确保聚类结果的多样性和全面性。对负离子输出数据与多个初始数据中心进行距离计算，确定每个数据点与初始中心之间的相对位置和距离。通过计算得到每个初始数据中心的多个特征中心距，即每个中心点到其它所有点的距离。对特征中心距进行平均值计算，得到每个初始数据中心的平均中心距，平均值反映了各初始中心与其它数据点的平均接近程度，是调整聚类半径的重要依据。通过得到的平均中心距，对K-means聚类算法进行搜索半径参数的调整。合适的搜索半径能够确保算法不仅能覆盖足够的数据点，还能有效区分不同的聚类中心，避免过度聚合或过度分散。调整后的目标搜索半径参数用于最终的数据中心计算，K-means算法根据新的半径参数重新计算并调整每个聚类中心的位置，直至算法收敛，最终得到多个目标数据中心。这些数据中心代表了氢氧离子仓中负离子输出的主要模式和趋势。

步骤S102、将多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；

具体的，将多个目标数据中心作为输入节点，这些数据中心反映了负离子输出的关键模式和特性。在定义广义径向基函数神经网络的结构时，确定网络中的各层结构和节点数量，确定输入层、径向基函数层和输出层的节点数量。输入层接收从目标数据中心来的数据，径向基函数层则处理这些数据，输出层负责最终的预测结果输出。通过广义径向基函数神经网络的输入层，对多个目标数据中心进行编码映射，转化为适合神经网络处理的多个编码特征输入向量。在径向基函数层中，编码特征输入向量经过特征运算，运算过程中应用径向基函数增强模型的非线性处理能力，得到多个目标编码特征向量。特征向量是经过径向基函数层提取的高级特征，它们更具代表性且与预测目标的相关性更强。计算所得到的多个目标编码特征向量的权重矩阵，确定各特征向量在最终输出中的影响力和重要性。根据权重矩阵，对目标编码特征向量进行线性组合，得到线性编码组合向量。将线性编码组合向量输入广义径向基函数神经网络的输出层，输出层根据预设的网络参数计算最终的输出序列数据。对输出序列数据进行浓度变换，将神经网络输出的数据转换为实际的负离子浓度预测数据。转换通过事先定义的数学模型和函数实现，确保预测数据的准确性和实用性。

步骤S103、根据负离子浓度预测数据对氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；

具体的，设定氢氧离子仓的初始条件和边界条件，包括仓内的温度、压力、气体成分以及任何与氢氧离子生成和运动相关的物理或化学条件。同时，选择合适的计算流体力学模型和求解器，这些模型和求解器必须能够准确地处理气体流动和离子在特定环境中的行为。进行氢氧离子仓的气体流动和离子分布的网格划分，将仓内空间划分成细小的网格单元，以便在每个单元内进行物理量计算，配置信息为后续模拟提供空间分辨框架。基于预测得到的负离子浓度数据，设置相应的数值模拟方案，如离子发生器的操作模式、气体流速和方向等，确保这些参数反映了实际操作条件和预测需求。根据设置的数值模拟方案，进行氢氧离子仓内的气体流动和离子分布数值模拟。在这个过程中，计算每个网格点上的气体和离子参数，如速度、浓度和温度等，模拟结果将反映这些参数在整个氢氧离子仓中如何变化。模拟完成后，利用数值模拟结果和空间网格配置信息进行分析，研究负离子在仓内的分布特性。通过这些分析，得到负离子分布模拟数据，这些数据显示了负离子在空间上的分布情况，还可以反映时间变化过程中的动态分布特征。模拟数据帮助系统理解和预测在实际操作中负离子如何响应不同的控制策略和环境变化。

步骤S104、根据负离子分布模拟数据识别氢氧离子仓的多个目标子空间，并对多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；

具体的，根据负离子分布模拟数据创建氢氧离子仓的初始负离子分布空间，该空间模型基于数值模拟的结果，反映了负离子在氢氧离子仓内的整体分布情况。对初始负离子分布空间进行克里金插值处理，估算未直接测量的位置的离子浓度。克里金插值不仅可以提高空间数据的精度，还能帮助揭示负离子分布的细微差异和模式，从而得到一个更为精细和全面的目标负离子分布空间。通过分析负离子浓度的空间梯度和变异系数，基于插值后的数据进行浓度变化显著区域的识别和划分，确定负离子浓度变化最为显著的区域，进而将这些区域划分为多个初始子空间。每个初始子空间都具有独特的位置和范围。获得初始子空间后，对子空间进行进一步的筛选，以确定最具代表性和研究价值的目标子空间。筛选标准可能包括离子浓度的统计显著性、空间分布的均匀性以及与氢氧离子仓操作参数的相关性。针对每个目标子空间，分别进行离子浓度的平均值和方差计算，这两个统计量能够提供关于离子浓度分布稳定性和变异性的重要信息。对每个子空间进行空间相关性和分布模式分析，计算和比较子空间内部以及子空间之间的离子浓度相关性，以及它们在空间上的分布规律。将离子浓度的平均值和方差与空间相关性和分布模式的分析结果进行整合，得到每个子空间的综合负离子浓度特征。这些特征使得控制策略可以更加精确地针对特定区域的特定需求进行调整。

步骤S105、将多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；

具体的，将多个子空间内的负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型中。这些输入特征作为网络的观测数据，模型通过这些数据来分析设备的运行状态和故障概率。对两层贝叶斯网络进行节点提取，从网络中识别出各个父节点及其对应的子节点。每个父节点代表一个或多个与设备操作直接相关的核心变量，而子节点则表示这些核心变量可能影响的设备性能参数或故障指标。对父节点进行变量分析，确定这些变量在设备运行中的作用和影响力度，这包括对父节点的负离子浓度特征变量进行识别和评估。应用最大似然估计算法对每个子节点的概率分布进行计算，得到子节点的条件概率分布，反映父节点状态变化对子节点影响的量化评估，即在给定父节点状态的条件下，子节点状态的概率分布。基于父节点的浓度特征变量和子节点的条件概率分布，进行各个子空间负离子浓度特征的节点故障判别规则匹配。判别规则是根据设备历史运行数据和故障记录预先定义的，能够将特定的负离子浓度模式与可能的设备故障类型直接关联起来。为了使故障预测更为精确，针对每种故障模式设置多个故障概率判别阈值，这些阈值根据设备的故障敏感度和安全需求进行调整。对故障概率判别阈值进行集合转换，形成一个综合的故障概率判别阈值集合。该集合包含了设备在不同运行状态下的所有可能故障类型及其概率阈值。根据故障概率判别阈值集合，对各个子空间的负离子浓度特征进行最终的设备故障预测，得到设备故障预测结果。有效地预测设备可能出现的故障，还可以提前采取相应的预防或修复措施，提高设备的可靠性和安全性。

步骤S106、基于强化学习算法和设备故障预测结果，创建氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

具体的，基于强化学习算法和设备故障预测结果，生成氢氧离子仓的初始输出调整动作。根据历史数据和预测模型输出的故障可能性，决定负离子生成单元的初步调整方案，如调整离子生成率或改变离子释放模式。对氢氧离子仓进行奖励反馈数据计算，基于氢氧离子仓在执行初始调整动作后的运行结果，如设备稳定性、效率或故障发生频率。奖励反馈参数根据设备性能对初始动作的实际效果进行评估得到，这些参数直接影响后续策略的调整和优化。基于获得的奖励反馈参数进行策略梯度分析，确定如何调整现有策略以达到更优的设备性能。策略梯度分析是强化学习中用于评估和优化策略的关键技术，通过计算策略的梯度来指导参数的更新方向和幅度。此分析帮助确定在哪些方面调整初始动作可以更有效地减少故障率并提高运行效率。通过策略梯度对氢氧离子仓的奖励反馈参数进行策略更新参数的计算，得到必要的策略更新参数。这些参数反映了如何调整原策略以适应设备的实际运行状态和环境变化，确保负离子输出控制策略的动态适应和持续优化。基于策略更新参数，对初始输出调整动作进行策略更新，生成目标输出调整动作。调整动作是经过多轮学习和调整后更为精细化和针对性的操作指令，根据设备当前状态和预期目标进行精确控制，以期达到最佳的运行效果。根据所生成的目标输出调整动作，创建氢氧离子仓的负离子输出控制策略。策略综合了强化学习算法的自学习能力和设备故障预测的前瞻性分析，确保策略在实际应用中的高效性和可靠性。

本申请实施例中，通过采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并运用K-means聚类处理，能够有效识别出数据的核心趋势和集群，从而为后续的负离子浓度预测提供更准确的输入基础。利用广义径向基函数神经网络进一步对聚类后的数据中心进行负离子浓度预测，提升了预测的准确性和响应速度。基于负离子浓度预测数据，通过计算流体力学模拟来细致地模拟和分析氢氧离子仓内的气体流动和离子分布。这种动态模拟使得整个系统能够根据实时数据调整操作参数，如通风速度和温度，确保负离子浓度始终处于最优状态。引入贝叶斯网络模型对各个子空间的负离子浓度特征进行设备故障预测，不仅提高了系统的可靠性，还能够在问题发生前预测潜在的设备故障，从而实现预防性维护，减少了突发停机的风险和维修成本。结合强化学习算法和设备故障预测结果，自动创建和优化氢氧离子仓的负离子输出控制策略。这种智能化的控制策略能够自适应环境变化，持续优化操作参数，进而提高了氢氧离子仓的负离子浓度控制准确率。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对氢氧离子仓进行负离子输出数据采集，得到负离子输出数据；

（2）将负离子输出数据输入K-means聚类算法进行初始化，随机选择多个初始数据中心；

（3）对负离子输出数据与多个初始数据中心进行距离计算，得到每个初始数据中心的多个特征中心距；

（4）对多个特征中心距进行平均值计算，得到每个初始数据中心的平均中心距；

（5）通过平均中心距对K-means聚类算法进行搜索半径参数调整，得到目标搜索半径参数；

（6）通过K-means聚类算法，根据目标搜索半径参数对负离子输出数据进行数据中心计算，得到多个目标数据中心。

具体的，安装传感器在氢氧离子仓的关键位置以实时捕捉负离子的生成和分布情况。这些传感器能够持续监控仓内的负离子浓度，并将这些数据发送到中央数据库进行存储和后续处理。收集到的数据包括时间戳、负离子浓度及其在仓内的位置分布等关键信息。将负离子输出数据输入K-means聚类算法进行初始化，算法通过随机选择方法从所有数据点中挑选出若干个初始数据中心。这些初始中心将作为后续迭代过程中聚类的起始点。随机选择方法确保了算法在多次运行中可以探索数据的不同方面，从而避免局部最优解。算法计算每个数据点到这些初始数据中心的距离。距离的计算通常采用欧几里得距离，适用于多维空间中的点距离测量。通过计算，得到每个初始数据中心与其它所有数据点之间的距离，这些距离值反映了每个数据点与各初始中心的相对位置关系。对得到的各个特征中心距离进行平均值计算，得到每个初始数据中心的平均中心距。平均值是评价初始中心分布合理性的重要指标，反映了初始中心与数据集中其它点的平均接近程度。基于平均中心距对K-means聚类算法的搜索半径参数进行调整。搜索半径是决定聚类质量的关键参数，合适的搜索半径可以确保算法不仅覆盖足够的数据点，还能有效地识别出数据中的自然群集。通过调整搜索半径，根据数据的实际分布特性优化聚类过程，使得每次迭代都更加贴近数据的真实结构。通过调整后的K-means聚类算法，使用目标搜索半径参数对负离子输出数据进行最终的数据中心计算。算法根据设定的半径重新计算并调整每个聚类中心的位置，直至达到收敛条件或完成预定的迭代次数。最终得到多个目标数据中心，这些中心代表了氢氧离子仓内负离子分布的主要模式和趋势。例如，假设监测到负离子在氢氧离子仓中的三个不同区域A、B和C的浓度。初始随机选取的中心可能分别位于A区和C区。通过计算和比较这两个中心与所有数据点的距离，发现A区的平均中心距较小，表明它更接近于数据的真实分布。随后的搜索半径调整和聚类过程进一步验证了这一点，使得最终的聚类结果更好地反映了A区和C区的负离子分布特征。

在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将多个目标数据中心作为输入节点，并定义广义径向基函数神经网络的结构，确定输入层、径向基函数层和输出层的节点数量；

（2）通过广义径向基函数神经网络的输入层，对多个目标数据中心进行编码映射，得到多个编码特征输入向量；

（3）通过广义径向基函数神经网络的径向基函数层，对多个编码特征输入向量进行特征运算，得到多个目标编码特征向量；

（4）计算多个目标编码特征向量的权重矩阵，并根据权重矩阵对多个目标编码特征向量进行线性组合，得到线性编码组合向量；

（5）将线性编码组合向量输入广义径向基函数神经网络的输出层，通过输出层计算线性编码组合向量的输出序列数据；

（6）对输出序列数据进行浓度变换，得到负离子浓度预测数据。

具体的，将多个目标数据中心作为输入节点，并构建一个广义径向基函数神经网络，该网络由三个主要层组成：输入层、径向基函数层和输出层。输入层接收输入数据，径向基函数层用于处理这些数据并进行特征转换，而输出层则负责生成最终的预测结果。在定义广义径向基函数神经网络的结构时，确定各层的节点数量。输入层的节点数通常与所处理的数据维度相匹配，即每个目标数据中心的维度数。径向基函数层的节点数则取决于所需的非线性变换的复杂度和预期的特征提取能力；通常，这一层的节点数会少于输入层，以便进行有效的特征压缩和提取。输出层的节点数则应对应于预测任务的需求，例如，在负离子浓度预测的场景中，输出层可能只有一个节点，输出预测的负离子浓度值。在广义径向基函数神经网络的输入层，多个目标数据中心的数据需要被编码和映射成适合网络处理的形式。这通常涉及到数据的归一化或标准化，以确保网络能够更有效地处理输入数据，减少由于数据尺度不一致带来的影响。编码后的数据，即编码特征输入向量，被传递到径向基函数层。径向基函数层是广义径向基函数神经网络的核心，使用径向基函数对输入向量进行非线性转换。这些函数通常采用高斯函数，能够将输入空间中的每个点映射到一个新的特征空间，这个空间更适合进行复杂的分类或回归任务。径向基函数层处理后的结果是多个目标编码特征向量，每个向量都是输入数据的一个高级非线性表示。得到目标编码特征向量计算这些向量的权重矩阵。权重矩阵的计算是通过训练过程中的优化算法（如梯度下降）来进行，目的是最小化预测误差。这些权重定义了不同特征向量在最终预测中的相对重要性。根据权重矩阵，这些特征向量会被线性组合成一个单一的线性编码组合向量，这一向量包含了所有重要特征的综合信息。将线性编码组合向量输入输出层。输出层将这一综合特征向量转换为具体的输出序列数据，这些数据反映了预测的结果。输出序列数据经过一个浓度变换的过程，转换成最终的负离子浓度预测数据。将神经网络的输出调整为实际的浓度范围，确保预测数据与实际应用场景的匹配。例如，通过采集不同工作状态下的负离子数据并使用K-means算法识别数据中心，构建一个广义径向基函数神经网络，这个网络被训练用来识别这些数据中心与负离子浓度之间的关系。通过网络训练得到的模型能够预测在未来某个特定工作状态下的负离子浓度。

在一具体实施例中，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

（1）设定氢氧离子仓的初始条件和边界条件，并选择计算流体力学模型和求解器；

（2）对氢氧离子仓的气体流动和离子分布进行网格划分，得到空间网格配置信息；

（3）根据负离子浓度预测数据设置对应的数值模拟方案；

（4）根据数值模拟方案对氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到数值模拟结果；

（5）根据数值模拟结果和空间网格配置信息，对氢氧离子仓进行负离子分布分析，得到负离子分布模拟数据。

具体的，设定氢氧离子仓的初始条件和边界条件，并选择合适的计算流体力学模型和求解器。定义仓内环境的物理和化学特性，例如气体类型、温度、压力以及离子的初始浓度等。边界条件包括仓体的几何边界、入口和出口的流量条件、壁面的交互作用等，这些条件共同构成了数值模拟的基础框架。而模型的选择取决于氢氧离子仓的具体操作条件和预期研究的现象。常用的模型如Navier-Stokes方程集，能够描述流体流动和离子在流体中的传输行为。求解器的选择则应考虑到计算效率和精度，例如，有限体积法求解器适用于处理复杂边界的流体流动问题。对氢氧离子仓的气体流动和离子分布进行网格划分。网格划分将连续的流体域离散化为有限数量的控制体，每个控制体内的流体动力学行为由求解器计算。网格的密度和质量直接影响模拟的精确度和计算资源的需求。例如，网格在流动特征变化剧烈的区域（如仓体的入口和出口）需要更加细化，以捕捉详细的流动现象。根据设定的模拟条件和网格配置，通过CFD软件实施数值模拟。在此过程中，软件根据输入的负离子浓度预测数据和其他操作参数，如气体流速和方向，对整个仓内的气体流动和离子分布进行动态模拟。模拟的执行涉及大量的迭代计算，每一步计算都基于流体动力学和质量传输的基本方程，以及相应的初始和边界条件。数值模拟完成后，得到的结果包括气体和离子在仓内各点的速度、压力和浓度分布。这些数据用来进行进一步的分析，以理解和预测离子在氢氧离子仓内的分布模式。结合空间网格配置信息，分析离子浓度在空间上的变化趋势，识别浓度高值区和低值区，以及可能的异常分布。例如，负离子的分布直接影响反应的效率。通过模拟和分析过程，预测在不同操作条件下，如温度和气体流速的变化对负离子浓度分布的影响。例如，如果预测结果显示在提高入口流速时负离子在仓体中的分布更为均匀，则可以据此调整实际操作参数，以优化反应过程和提高产出效率。

在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

（1）根据负离子分布模拟数据创建氢氧离子仓的初始负离子分布空间；

（2）对初始负离子分布空间进行克里金插值，得到目标负离子分布空间；

（3）对目标负离子分布空间进行浓度变化显著区域识别和划分，得到多个初始子空间；

（4）获取多个初始子空间的空间位置和范围数据，并对多个初始子空间进行筛选，得到多个目标子空间；

（5）分别对多个目标子空间进行离子浓度平均值和方差计算，得到每个目标子空间的离子浓度平均值和方差；

（6）分别对多个目标子空间进行空间相关性和分布模式分析，得到每个目标子空间的空间相关性和分布模式；

（7）分别对离子浓度平均值和方差、空间相关性和分布模式进行特征整合，得到多个子空间负离子浓度特征。

具体的，根据负离子分布模拟数据创建氢氧离子仓的初始负离子分布空间。将数值模拟的结果映射到三维空间模型中，确保负离子的浓度数据与氢氧离子仓的实际物理结构相匹配。通过映射，得到一个详尽的视图，显示负离子在仓内不同位置的初始浓度分布。对初始负离子分布空间进行克里金插值。克里金插值是一种统计插值方法，通过考虑空间中各点之间的距离和方向关系预测未知点的数值。克里金插值帮助系统在缺乏直接测量数据的区域内估算负离子的浓度，生成一个连续且平滑的目标负离子分布空间。通过对目标负离子分布空间进行分析，识别并划分出浓度变化显著区域。使用空间分析工具确定负离子浓度的高变异性区域，这些区域可能表明存在物理或化学过程的影响，或是设备运行状态的特殊变化。每个被识别的显著区域都被定义为一个初始子空间，这些子空间在位置和范围上被精确标记。对初始子空间进行筛选，选择出其中最具代表性和研究价值的子空间作为目标子空间。筛选过程依据的是各子空间的负离子浓度统计特性和相关空间分布模式。分别对多个目标子空间进行离子浓度平均值和方差计算，得到关于离子浓度分布一致性与变异性的重要信息，反映子空间内部及其与周围环境的相互作用。对每个目标子空间进行空间相关性和分布模式分析，理解不同子空间之间的关联性及其内部分布的规律性，有助于完整地描绘仓内离子分布动态。通过分析，识别出可能影响负离子分布的空间因素，如仓内的气流模式或结构障碍。将每个子空间的离子浓度平均值、方差、空间相关性及分布模式进行综合特征整合，得到一个全面的负离子浓度特征描述。例如，如果系统在一个氢氧离子仓内部署这种分析流程，可能发现仓体中心区域因为气流动力学的原因，负离子浓度持续低于预期。通过克里金插值和后续分析，识别出这一区域，并通过调整气流管理或离子生成设置，优化负离子的整体分布，从而提高处理效率或达到更优的环境控制效果。

在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型，贝叶斯网络模型包括两层贝叶斯网络；

（2）对两层贝叶斯网络进行节点提取，得到父节点以及对应的子节点；

（3）对父节点进行变量分析，得到父节点浓度特征变量，并通过最大似然估计算法对子节点进行概率分布计算，得到子节点条件概率分布；

（4）基于父节点浓度特征变量以及子节点条件概率分布，分别匹配每个子空间负离子浓度特征的多个节点故障判别规则；

（5）根据多个节点故障判别规则，分别设置每个子空间负离子浓度特征的多个故障概率判别阈值，并对多个故障概率判别阈值进行集合转换，得到故障概率判别阈值集合；

（6）根据故障概率判别阈值集合，对多个子空间负离子浓度特征进行设备故障预测，得到设备故障预测结果。

具体的，构建一个合适的贝叶斯网络，该网络具有两层结构，包括父节点和子节点。父节点通常表示更广泛的因素或主要影响因素，如整体设备运行状态或关键操作参数，而子节点则表示这些因素影响下的具体结果，如特定部件的运行状况或特定区域的离子浓度水平。通过对这些节点的精确定义和结构化，网络能够捕捉这些变量之间的依赖关系。对父节点进行变量分析，确定它们的浓度特征变量，分析负离子浓度数据和相关操作数据。父节点的变量分析结果将直接影响网络的预测性能，需要精确地选择和验证这些变量以确保它们的相关性和代表性。使用最大似然估计算法计算子节点的概率分布，根据已知的父节点状态推断子节点状态的条件概率分布，使模型能够根据输入的变量状态预测出可能的输出状态。模型根据父节点的浓度特征变量和子节点的条件概率分布来匹配每个子空间的负离子浓度特征与预定的节点故障判别规则。这些规则是基于历史数据制定的，定义了特定的故障模式和对应的预测指标。通过这些规则，模型能够将理论上的概率分布转换为具体的故障预测。为每个子空间的负离子浓度特征设置多个故障概率判别阈值。这些阈值是根据设备的运行要求和安全标准制定的，不同的阈值对应不同级别的故障预警。将故障概率判别阈值进行集合转换后，形成一个综合的故障概率判别阈值集合，用于最终的设备故障预测。根据设定的故障概率判别阈值集合，模型对每个子空间的负离子浓度特征进行综合分析，输出设备的故障预测结果。这一结果指示可能的故障位置和类型，还提供了故障发生的概率评估。例如，假设在氢氧离子仓中，通过长期观测，发现负离子浓度的异常升高通常预示着过滤系统的潜在堵塞问题。在这种情况下，父节点可能包括过滤系统的操作压力和温度，子节点则是过滤效率或特定区域内的负离子浓度。通过贝叶斯网络模型，预测出在当前操作参数下过滤系统堵塞的概率，据此调整操作策略或提前进行维护，从而避免生产中断和设备损害，保障生产的连续性和安全性。

在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：

（1）基于强化学习算法和设备故障预测结果，生成氢氧离子仓的初始输出调整动作；

（2）对氢氧离子仓进行奖励反馈数据计算，得到奖励反馈参数；

（3）基于奖励反馈参数对氢氧离子仓进行策略梯度分析，确定策略梯度；

（4）通过策略梯度对氢氧离子仓的奖励反馈参数进行策略更新参数，得到策略更新参数；

（5）基于策略更新参数对初始输出调整动作进行策略更新，生成目标输出调整动作；

（6）根据目标输出调整动作，创建氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

具体的，基于强化学习算法和设备故障预测结果，生成氢氧离子仓的初始输出调整动作。算法分析当前的设备运行数据以及由贝叶斯网络模型预测出的故障概率，根据这些信息推断出最佳的初始动作方案。例如，如果预测模型指出高负离子浓度与特定的设备故障模式有关，强化学习算法可能会建议调整相关的环境控制参数如气流速率或温度，以减少故障发生的风险。执行这些初始动作后，对氢氧离子仓进行奖励反馈数据计算。评估动作执行后的设备性能和运行状态，奖励反馈参数基于设备运行效率、能耗、产出质量以及故障发生频率等指标计算得出。例如，如果调整后的运行参数导致能耗降低而产出效率提高，相应的奖励值会增加，反之则减少。进行策略梯度分析。策略梯度是一种用于优化强化学习策略的技术，通过计算奖励函数关于策略参数的梯度来调整策略。算法会分析哪些调整动作带来了正面的奖励变化，进而确定如何修改策略以进一步提升系统性能。这涉及到计算导致高奖励的动作与低奖励的动作之间的差异，并据此更新策略参数。将策略更新参数应用于氢氧离子仓的初始输出调整动作，进行策略更新。基于实际运行数据和奖励反馈对先前的控制策略进行优化调整。例如，如果初步调整中气流速率的增加导致了更高的系统效率，那么系统将学习这一点，并可能在未来的操作中进一步提高气流速率。基于经过优化的策略更新参数，形成最终的目标输出调整动作，并据此创建氢氧离子仓的负离子输出控制策略。该策略不仅反映了设备的最优运行状态，还考虑到了预防潜在故障的需要。例如，通过控制负离子的产生和分布，确保产品质量的一致性和生产过程的稳定性，同时通过预防性的维护减少设备故障和生产中断的可能性。

上面对本申请实施例中负离子浓度控制方法进行了描述，下面对本申请实施例中负离子浓度控制装置进行描述，请参阅图2，本申请实施例中负离子浓度控制装置一个实施例包括：

采集模块201，用于采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心；

浓度预测模块202，用于将多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；

模拟模块203，用于根据负离子浓度预测数据对氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；

计算模块204，用于根据负离子分布模拟数据识别氢氧离子仓的多个目标子空间，并对多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；

故障预测模块205，用于将多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；

创建模块206，用于基于强化学习算法和设备故障预测结果，创建氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

通过上述各个组成部分的协同合作，通过采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并运用K-means聚类处理，能够有效识别出数据的核心趋势和集群，从而为后续的负离子浓度预测提供更准确的输入基础。利用广义径向基函数神经网络进一步对聚类后的数据中心进行负离子浓度预测，提升了预测的准确性和响应速度。基于负离子浓度预测数据，通过计算流体力学模拟来细致地模拟和分析氢氧离子仓内的气体流动和离子分布。这种动态模拟使得整个系统能够根据实时数据调整操作参数，如通风速度和温度，确保负离子浓度始终处于最优状态。引入贝叶斯网络模型对各个子空间的负离子浓度特征进行设备故障预测，不仅提高了系统的可靠性，还能够在问题发生前预测潜在的设备故障，从而实现预防性维护，减少了突发停机的风险和维修成本。结合强化学习算法和设备故障预测结果，自动创建和优化氢氧离子仓的负离子输出控制策略。这种智能化的控制策略能够自适应环境变化，持续优化操作参数，进而提高了氢氧离子仓的负离子浓度控制准确率。

本申请还提供一种负离子浓度控制设备，所述负离子浓度控制设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述负离子浓度控制方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述负离子浓度控制方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random acceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种负离子浓度控制方法，其特征在于，所述负离子浓度控制方法包括：

采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对所述负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心；

将所述多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；

根据所述负离子浓度预测数据对所述氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；

根据所述负离子分布模拟数据识别所述氢氧离子仓的多个目标子空间，并对所述多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；

将所述多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；

基于强化学习算法和所述设备故障预测结果，创建所述氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

2.根据权利要求1所述的负离子浓度控制方法，其特征在于，所述采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对所述负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心，包括：

对氢氧离子仓进行负离子输出数据采集，得到负离子输出数据；

将所述负离子输出数据输入K-means聚类算法进行初始化，随机选择多个初始数据中心；

对所述负离子输出数据与所述多个初始数据中心进行距离计算，得到每个初始数据中心的多个特征中心距；

对所述多个特征中心距进行平均值计算，得到每个初始数据中心的平均中心距；

通过所述平均中心距对所述K-means聚类算法进行搜索半径参数调整，得到目标搜索半径参数；

通过所述K-means聚类算法，根据所述目标搜索半径参数对所述负离子输出数据进行数据中心计算，得到多个目标数据中心。

3.根据权利要求1所述的负离子浓度控制方法，其特征在于，所述将所述多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据，包括：

将所述多个目标数据中心作为输入节点，并定义广义径向基函数神经网络的结构，确定输入层、径向基函数层和输出层的节点数量；

通过所述广义径向基函数神经网络的输入层，对所述多个目标数据中心进行编码映射，得到多个编码特征输入向量；

通过所述广义径向基函数神经网络的径向基函数层，对所述多个编码特征输入向量进行特征运算，得到多个目标编码特征向量；

计算所述多个目标编码特征向量的权重矩阵，并根据所述权重矩阵对所述多个目标编码特征向量进行线性组合，得到线性编码组合向量；

将所述线性编码组合向量输入所述广义径向基函数神经网络的输出层，通过所述输出层计算所述线性编码组合向量的输出序列数据；

对所述输出序列数据进行浓度变换，得到负离子浓度预测数据。

4.根据权利要求1所述的负离子浓度控制方法，其特征在于，所述根据所述负离子浓度预测数据对所述氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据，包括：

设定所述氢氧离子仓的初始条件和边界条件，并选择计算流体力学模型和求解器；

对所述氢氧离子仓的气体流动和离子分布进行网格划分，得到空间网格配置信息；

根据所述负离子浓度预测数据设置对应的数值模拟方案；

根据所述数值模拟方案对所述氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到数值模拟结果；

根据所述数值模拟结果和所述空间网格配置信息，对所述氢氧离子仓进行负离子分布分析，得到负离子分布模拟数据。

5.根据权利要求1所述的负离子浓度控制方法，其特征在于，所述根据所述负离子分布模拟数据识别所述氢氧离子仓的多个目标子空间，并对所述多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征，包括：

根据所述负离子分布模拟数据创建所述氢氧离子仓的初始负离子分布空间；

对所述初始负离子分布空间进行克里金插值，得到目标负离子分布空间；

对所述目标负离子分布空间进行浓度变化显著区域识别和划分，得到多个初始子空间；

获取所述多个初始子空间的空间位置和范围数据，并对所述多个初始子空间进行筛选，得到多个目标子空间；

分别对所述多个目标子空间进行离子浓度平均值和方差计算，得到每个目标子空间的离子浓度平均值和方差；

分别对所述多个目标子空间进行空间相关性和分布模式分析，得到每个目标子空间的空间相关性和分布模式；

分别对所述离子浓度平均值和方差、所述空间相关性和分布模式进行特征整合，得到多个子空间负离子浓度特征。

6.根据权利要求1所述的负离子浓度控制方法，其特征在于，所述将所述多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果，包括：

将所述多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型包括两层贝叶斯网络；

对所述两层贝叶斯网络进行节点提取，得到父节点以及对应的子节点；

对所述父节点进行变量分析，得到父节点浓度特征变量，并通过最大似然估计算法对所述子节点进行概率分布计算，得到子节点条件概率分布；

基于所述父节点浓度特征变量以及所述子节点条件概率分布，分别匹配每个子空间负离子浓度特征的多个节点故障判别规则；

根据所述多个节点故障判别规则，分别设置每个子空间负离子浓度特征的多个故障概率判别阈值，并对所述多个故障概率判别阈值进行集合转换，得到故障概率判别阈值集合；

根据所述故障概率判别阈值集合，对所述多个子空间负离子浓度特征进行设备故障预测，得到设备故障预测结果。

7.根据权利要求1所述的负离子浓度控制方法，其特征在于，所述基于强化学习算法和所述设备故障预测结果，创建所述氢氧离子仓的负离子输出控制策略，包括：

基于强化学习算法和所述设备故障预测结果，生成所述氢氧离子仓的初始输出调整动作；

对所述氢氧离子仓进行奖励反馈数据计算，得到奖励反馈参数；

基于所述奖励反馈参数对所述氢氧离子仓进行策略梯度分析，确定策略梯度；

通过所述策略梯度对所述氢氧离子仓的奖励反馈参数进行策略更新参数，得到策略更新参数；

基于所述策略更新参数对所述初始输出调整动作进行策略更新，生成目标输出调整动作；

根据所述目标输出调整动作，创建所述氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

8.一种负离子浓度控制装置，其特征在于，所述负离子浓度控制装置包括：

采集模块，用于采集氢氧离子仓的负离子输出数据，并对所述负离子输出数据进行K-means聚类处理，得到多个目标数据中心；

浓度预测模块，用于将所述多个目标数据中心作为输入节点，并通过广义径向基函数神经网络进行负离子浓度预测，得到负离子浓度预测数据；

模拟模块，用于根据所述负离子浓度预测数据对所述氢氧离子仓进行气体流动和离子分布数值模拟，得到负离子分布模拟数据；

计算模块，用于根据所述负离子分布模拟数据识别所述氢氧离子仓的多个目标子空间，并对所述多个目标子空间进行负离子浓度特征计算，得到多个子空间负离子浓度特征；

故障预测模块，用于将所述多个子空间负离子浓度特征输入预置的贝叶斯网络模型进行设备故障预测，得到设备故障预测结果；

创建模块，用于基于强化学习算法和所述设备故障预测结果，创建所述氢氧离子仓的负离子输出控制策略。

9.一种负离子浓度控制设备，其特征在于，所述负离子浓度控制设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述负离子浓度控制设备执行如权利要求1-7中任一项所述的负离子浓度控制方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的负离子浓度控制方法。