宋印东获国家专利权
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龙图腾网获悉宋印东申请的专利一种基于神经网络算法的压缩机组运行控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112560193B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011421248.7，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于神经网络算法的压缩机组运行控制方法是由宋印东设计研发完成，并于2020-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络算法的压缩机组运行控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络算法的压缩机组运行控制方法，根据压缩空气用气量和最高用气压力设备的压力需求值初步选定空气压缩机的类型种类和台数，根据初步选定的空气压缩机种类及参数获取其功率计算数学模型，建立神经网络模型，合理选取模型输入变量，其输出量为空气压缩机组排气量及各空气压缩机轴功率，通过训练学习建立输入输出量之间的非线性映射关系，能够降低压缩空气管网压力波动，优化空气压缩机组功耗。
本发明授权一种基于神经网络算法的压缩机组运行控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络算法的压缩机组运行控制方法，其特征在于：包括， 根据实际情况设定空气压缩机的种类及数量，建立空压机组运行控制模型； 根据空压机组种类及数量，利用广义回归神经网络建立空压机组控制数学模型，以概率密度函数替代固有的方程形式，广义回归神经网络建立在非参数核回归基础上，以空压机组在实际供气系统运行过程中收集到的不同位置不同时间的各点压力变化率、空气流量、温度、湿度、管网设定压力值、压缩机组输入空气量作为样本数据，收集大量多组样本数据，以样本数据为后验条件，从样本数据里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值； 上述每组样本数据分为训练样本与验证样本，训练样本用于建立广义回归神经网络输入输出非线性关系，验证样本用于评价及确定平滑参数σ最终值； 采用多个压力传感器测量输气管线不同位置点的压力变化，将各点压力变化率、空气流量、温度、湿度、管网设定压力值作为神经网络输入量，将各压缩机排气量及功率作为输出量。
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