[發明專利]一種基于深度學習的冷水機房控制系統在審
| 申請號： | 201811267309.1 | 申請日： | 2018-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN109298635A | 公開（公告）日： | 2019-02-01 |
| 發明（設計）人： | 花靜霞 | 申請（專利權）人： | 花靜霞;森垚能源科技（上海）有限公司 |
| 主分類號： | G05B13/04 | 分類號： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 200433 上海市楊浦*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 就地控制器 機器學習 控制器 機房 機房控制系統 機房設備 云服務器 傳感器模塊 學習 替換 節能 發送控制指令 依次連接 大數據 算法 轉發 場景 分析 | ||
1.一種基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：包括
機房設備，
用于獲得機房數據的傳感器模塊，
用于轉發、處理機房數據以及控制機房設備的就地控制器，
用于處理獲得機房數據并發送控制指令至就地控制器的機器學習控制器，
用于替換機器學習控制器內的深度學習模型的云服務器，
機房設備、傳感器模塊連接至就地控制器，就地控制器、機器學習控制器以及云服務器依次連接。
2.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：還包括遠程終端，遠程終端連接至云服務器。
3.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：傳感器模塊包括溫度傳感器、濕度傳感器、流量傳感器、壓力傳感器、風量傳感器。
4.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：就地控制器采用PLC、DDC或工控機。
5.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：云服務器、機器學習控制器和就地控制器分別設置了獨立的安全驗證機制。控制指令只有同時滿足多層安全驗證機制后，才會執行。
6.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：就地控制器實時監控每一臺設備的運行狀態，若某一設備出現故障，將立即報警。
7.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：機器學習控制器包含了自動糾錯和重啟功能，當遇到不可預測的故障時，該控制器先嘗試自動糾錯或重啟。
8.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：就地控制器具有在PID控制算法、深度學習算法和人工操作等控制模式之間進行切換功能。
9.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：就地控制器內置安全邊界監控系統。當冷水機房系統的運行超過設置的安全邊界，將強制切換到安全運行模式。
10.根據權利要求1所述的基于深度學習的冷水機房控制系統，其特征在于：就地控制器安裝有軟件和硬件雙重強制人工指令接口。當接收到強制人工指令的命令后，控制系統立即進入人工控制優先模式，所有自動控制算法均停止運行。
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