压气机流场动态预测与调控方法、装置、设备及介质

本申请涉及压气机流场动态预测与调控方法、装置、设备及介质。所述方法包括：首先利用传感器阵列采集多维数据，经融合形成流场状态初始描述；再通过卷积神经网络识别高风险不稳定区域，结合时间序列分析与历史工况匹配获取优化参数集合；接着将优化参数与流场匹配执行，依据反馈修正参数；最后通过长短期记忆网络预测流场演化，构建动态调控策略知识库，经模糊匹配与多目标遗传算法生成自适应调控策略。采用本方法融合多源数据与智能算法，提升流场描述精度与参数适配性，可降低风险区域波动、提高稳定裕度并减少调控能耗，为压气机智能化运行提供方案。