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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于动态规划和遗传算法的液压压裂车功率匹配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：CN115638154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211249289.1，技术领域涉及：F15B11/17；该发明授权基于动态规划和遗传算法的液压压裂车功率匹配控制方法是由艾超;钟宇航;陈文婷;陈子豪;甄金朋;陈江文设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态规划和遗传算法的液压压裂车功率匹配控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态规划和遗传算法的液压压裂车功率匹配控制方法，其包括以下步骤，步骤一：建立基于BP神经网络的全液压压裂车整车油耗预测模型；步骤二：使用动态规划算法确定变量马达和发动机的数量，确定求解区间；步骤三：使用自适应遗传算法对变量马达的排量和变量泵的排量进行寻优，确定最佳效率点；步骤四：获取压裂车的控制参数实现对压裂车全局功率匹配控制。本发明基于功率传递路线，考虑功率合流过程，采用后向功率匹配的方式，在保证动力性和负载要求的前提下，使用BP神经网络建立了准确的油耗预测模型，利用动态规划算法和自适应遗传算法对压裂车的控制参数实现优化，最后实现压裂车的全局功率匹配控制。

本发明授权基于动态规划和遗传算法的液压压裂车功率匹配控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态规划和遗传算法的液压压裂车功率匹配控制方法，其特征在于，其包括以下步骤： 步骤1：建立基于BP神经网络的全液压压裂车整车油耗预测模型； 建立全液压压裂车整车油耗预测模型，确定以多泵和多马达为液压传动系统的全液压压裂车的整车结构，建立全液压压裂车液压系统的速度传递模型与功率传递模型，并建立变量马达、变量泵效率和发动机燃油消耗率的影响因素模型，并根据全液压压裂车发动机的转速和力矩确定的整车油耗预测数学模型如下所示： 式中：G表示整车单位时间内的油耗；p表示压裂泵输出压力；q表示压裂泵输出流量；b表示发动机的燃油消耗率；η表示压裂泵效率；η表示变量马达效率；η表示变量泵效率；n表示发动机的转速；n表示压裂车发动机的转速；T表示压裂车发动机的力矩； 所述全液压压裂车发动机的转速和力矩的获取方法如下所示： 式中：n表示马达投入个数；V表示变量马达排量；V表示压裂泵排量；i表示变量马达与压裂泵传动之比；Vp表示变量泵排量；i表示发动机与变量泵传动之比；ηY1表示压裂泵容积效率；ηm1表示马达容积效率；ηp1表示变量泵效率； 输入效率影响参数，通过训练好的BP神经网络预测当前的变量马达、变量泵的效率和发动机的燃油消耗值； 步骤2：使用动态规划算法确定变量马达和发动机的数量，确定求解区间； 步骤21：确定优化过程的目标函数；在压裂车的运行优化过程中，以每小时油耗量最低的控制方式为当前工况的最优方式，则压裂车运行的最小燃油消耗的目标函数如下所示： 式中：F表示压裂车投入运行的发动机燃油消耗总量；T表示压裂车的运行时间； 步骤22：确定动态规划模型；发动机投入数量由1到全开，每开启一个发动机作为一个阶段，计算出当前工况下，当每台发动机上携带两台泵时所能输出的流量上限；则动态规划模型的状态转移方程如下所示： 式中：fk+1Qk+1表示流量分配到第1个到第k+1个发动机上的泵时所产生的最小油耗；fkQk表示流量分配到第1个到第k个发动机上的泵时所产生的最小油耗；gk+1qk+1表示qk+1的流量分配到第k+1个发动机上的泵所得到的最小油耗；Qk表示第1到第k个发动机驱动的泵输出的流量，0＜Qk≤k·q；qk表示分配给第k个发动机上的泵的流量，0≤qk≤q； 步骤23：构建算法优化流程，获得变量马达的最佳马达投入数量和发动机的最佳发动机启动数量，并给出控制变量马达与变量泵推荐的马达与泵的排量为遗传算法的初始种群设置提供参考范围； 步骤3：使用自适应遗传算法对变量马达的排量和变量泵的排量进行寻优，确定最佳效率点； 首先计算自适应遗传算法中的交叉概率和变异概率；然后根据种群离散程度的判定条件arcsinfavefmax判断种群的分布情况，实现交叉概率和变异概率的迭代更新；最后确定当前工况下效率最高的变量马达排量和变量泵排量； 步骤4：获取压裂车的控制参数实现对压裂车全局功率匹配控制； 所述的压裂车的控制参数包括：步骤1确定的发动机的最佳发动机转速，步骤2确定的变量马达投入数量和发动机启动数量，步骤3确定的变量马达排量和变量泵排量；通过压裂车的控制参数实现对压裂车全局功率匹配控制。

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