一种基于多参数耦合分析和预测性维护的智能节能控制系统及方法

本发明涉及工业自动化控制领域，公开了基于多参数耦合分析和预测性维护的智能控制系统及方法。该方法通过传感器网络实时采集流量、温度和水质参数，经数据清洗和标准化处理后，构建参数耦合关系模型；采用LSTM神经网络预测系统能耗趋势，结合时间序列回归模型分析设备性能衰减特征；当预测值超阈值时，动态调整运行参数并优化负荷分配，形成闭环控制。本发明实现了复杂工况下的精准节能控制，经测试可降低能耗8‑12%，减少设备维护成本15‑20%，显著提升系统运行效率。