원래 이름 기록: 广州单梁全钢冷却塔设备有限公司

本发明提供基于增强学习的冷却塔风机节能变频智能控制方法，包括：采集并数字化环境温湿度、负荷需求及风机运行状态数据，经清洗、归一化与多重滤波标准化处理后提取工况变化特征，构建高维状态向量输入至增强学习策略网络和权重分配网络，实现多目标频率调节指令动态生成；通过反馈多目标奖励信号，采用元学习机制优化策略与权重分配，实现工况突变时响应速度优先、稳态工况时能耗优化，并动态调整奖励权重；经验样本按工况分类均衡存储，提升模型泛化能力与多目标优化效率，本发明提升了冷却塔风机的节能效果、动态响应能力及设备运行可靠性。

本发明公开了一种基于知识图谱的冷却塔故障溯源方法，包括：分布式采集冷却塔各类运行、故障征兆及环境工况数据，进行异常值处理、缺失补全与归一化，并构建以设备组件、故障模式及征兆为节点、因果和关联为边的知识图谱；利用结构化征兆向量在知识图谱中生成故障传播路径，结合语义特征与历史统计特征动态评估路径权重，实现多轮迭代优化与排序，从而识别权重显著的关键路径，作为最终故障溯源依据，进一步支持维修决策，本发明有效提升了冷却塔复杂故障的溯源准确性和知识图谱自适应能力。

本发明提供一种基于增强学习的冷却塔群组自适应节能控制方法，通过分布式实时采集冷却塔单元多维运行参数，采用归一化与异常插补算法消除数据噪声与缺失，并提取能效、动态稳定性、安全约束三类特征，利用子空间嵌入与注意力机制实现多目标权重分布及动态融合；控制策略结合当前系统状态与历史决策轨迹，基于增强学习网络输出风机频率、水泵控制及轮换动作，动态更新权重分配以适应工况变化，并在检测到安全边界风险时触发限幅机制保障安全，本发明有效提升冷却塔群组的能效、稳定性与运行安全性，具备高自适应性与鲁棒性。