本發(fā)明涉及控制閥調(diào)節(jié)，具體為自適應(yīng)多環(huán)境船舶電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代船舶工程領(lǐng)域，電動(dòng)控制閥執(zhí)行器扮演著極為關(guān)鍵的角色，它們被比喻為船舶流體輸送系統(tǒng)的“智能開(kāi)關(guān)”，負(fù)責(zé)精準(zhǔn)調(diào)控燃油、潤(rùn)滑油、海水、淡水等各類流體介質(zhì)的流量與流向。這些執(zhí)行器是確保船舶眾多關(guān)鍵系統(tǒng)（如動(dòng)力系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、壓載水系統(tǒng)等）正常運(yùn)行的核心部件。隨著船舶技術(shù)朝著大型化、自動(dòng)化、智能化方向的迅猛發(fā)展，電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在復(fù)雜多變的船舶環(huán)境中的重要性日益凸顯；

2、盡管電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在船舶系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用，但在實(shí)際應(yīng)用中，它們也暴露出諸多棘手問(wèn)題。這些問(wèn)題包括在多變的船舶環(huán)境中對(duì)精準(zhǔn)控制的需求與執(zhí)行器性能之間的矛盾，以及在極端工況下保持穩(wěn)定運(yùn)行的挑戰(zhàn)。此外，隨著船舶環(huán)境的復(fù)雜性增加，傳統(tǒng)的電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在適應(yīng)性、故障預(yù)測(cè)和自我調(diào)節(jié)能力方面顯示出了局限性，這些問(wèn)題直接影響了船舶系統(tǒng)的可靠性和安全性。

3、為了解決上述缺陷，現(xiàn)提供技術(shù)方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)代船舶中電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在復(fù)雜多變環(huán)境下精準(zhǔn)調(diào)控和穩(wěn)定性保持的問(wèn)題，而提出自適應(yīng)多環(huán)境船舶電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、自適應(yīng)多環(huán)境船舶電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)，包括：

4、環(huán)境判斷模塊，通過(guò)分布于電動(dòng)控制閥周邊的多種傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)信號(hào)調(diào)理和微處理器運(yùn)用算法處理，識(shí)別船舶所處工況，并通過(guò)實(shí)施差異化監(jiān)測(cè)適配不同位置執(zhí)行器工況，優(yōu)化傳感器布局；

5、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊，追蹤電動(dòng)控制閥運(yùn)行參數(shù)，實(shí)時(shí)獲取并傳輸電機(jī)電流、閥門(mén)開(kāi)度位移和電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)；同時(shí)與環(huán)境判斷模塊交互，構(gòu)建多變量關(guān)聯(lián)監(jiān)測(cè)矩陣，依據(jù)預(yù)定義規(guī)則和數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析數(shù)據(jù)，協(xié)同判斷故障風(fēng)險(xiǎn)，為調(diào)節(jié)決策提供綜合數(shù)據(jù)支撐；

6、自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊，依據(jù)環(huán)境判斷模塊識(shí)別的工況從策略庫(kù)匹配初始策略，策略庫(kù)按工況分類存儲(chǔ)多種控制參數(shù)集并持續(xù)優(yōu)化，通過(guò)收集運(yùn)行數(shù)據(jù)評(píng)估性能、分析偏差調(diào)整策略，同時(shí)預(yù)測(cè)環(huán)境變化、驗(yàn)證預(yù)調(diào)整策略，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略，經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)單元操控執(zhí)行器電機(jī)實(shí)現(xiàn)閥門(mén)適配調(diào)節(jié)；

7、反饋優(yōu)化模塊，實(shí)時(shí)比對(duì)執(zhí)行器實(shí)際運(yùn)行參數(shù)與調(diào)節(jié)指令目標(biāo)，借助pid控制器修正偏差，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制保障精準(zhǔn)運(yùn)行；按周期積累運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用lstm模型訓(xùn)練優(yōu)化，挖掘工況調(diào)節(jié)規(guī)律，反向迭代優(yōu)化策略庫(kù)和自適應(yīng)算法參數(shù)，提升系統(tǒng)對(duì)船舶復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。

8、進(jìn)一步的，所述環(huán)境判斷模塊執(zhí)行過(guò)程如下：

9、遍布于電動(dòng)控制閥及周邊點(diǎn)位，構(gòu)建多維度感知體系，包括：溫度傳感器采用鉑電阻溫度探測(cè)器；振動(dòng)傳感器選用微機(jī)電系統(tǒng)加速度計(jì)；電磁干擾監(jiān)測(cè)借助寬頻帶環(huán)形天線搭配頻譜分析儀；

10、各傳感器采集數(shù)據(jù)經(jīng)信號(hào)調(diào)理電路實(shí)現(xiàn)放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換匯總后，輸入內(nèi)置算法的微處理器；

11、運(yùn)用大數(shù)據(jù)聚類分析與深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)短期、中期、長(zhǎng)期環(huán)境數(shù)據(jù)剖析，以船舶典型工況樣本訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別當(dāng)下所處工況分類，為后續(xù)調(diào)節(jié)錨定基礎(chǔ)情境；

12、實(shí)施差異化監(jiān)測(cè)路徑，以適配復(fù)雜的船舶結(jié)構(gòu)；針對(duì)不同位置特點(diǎn)優(yōu)化傳感器布局。

13、進(jìn)一步的，所述環(huán)境判斷模塊實(shí)施差異化監(jiān)測(cè)路徑的如下：

14、為每個(gè)電動(dòng)控制閥賦予唯一身份編碼，編碼規(guī)則融入位置信息，依編碼自動(dòng)分類存儲(chǔ)傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建獨(dú)立數(shù)據(jù)集，使各位置執(zhí)行器數(shù)據(jù)各安其位；在對(duì)不同位置的電動(dòng)控制閥進(jìn)行分類時(shí)，通過(guò)分析電動(dòng)控制閥監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行區(qū)分，具體過(guò)程如下：

15、對(duì)從各個(gè)電動(dòng)控制閥執(zhí)行器收集到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗；采用統(tǒng)計(jì)方法，識(shí)別和剔除異常值；同時(shí)，檢查數(shù)據(jù)的完整性，對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用線性插值或均值填充等方法進(jìn)行補(bǔ)充；并將不同參數(shù)的量綱和數(shù)值范圍通過(guò)最小-最大歸一化方法進(jìn)行歸一化處理；

16、對(duì)于電動(dòng)控制閥的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向量，設(shè)電動(dòng)控制閥a的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向量為，電動(dòng)控制閥b的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向量為，其中t、h、v、a分別為溫度、濕度、振動(dòng)和電磁干擾四個(gè)參數(shù)；

17、通過(guò)公式計(jì)算電動(dòng)控制閥a與電動(dòng)控制閥b監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的相似度：，式中為電動(dòng)控制閥a與電動(dòng)控制閥b監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的余弦相似度，值域?yàn)椋?/p>

18、將每個(gè)電動(dòng)控制閥看作一個(gè)單獨(dú)的類，通過(guò)計(jì)算每對(duì)電動(dòng)控制閥之間的余弦相似度選擇余弦相似度最高的一對(duì)電動(dòng)控制閥，將它們合并為一個(gè)新的類，重復(fù)這個(gè)過(guò)程，不斷合并相似度達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的類，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，預(yù)設(shè)的停止條件包括類的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)值或者類間相似度低于預(yù)設(shè)閾值，以得到一個(gè)層次化的分類結(jié)果，從最細(xì)粒度的每個(gè)電動(dòng)控制閥為一類，到最終合并為幾個(gè)大的類別；針對(duì)不同類別的電動(dòng)控制閥進(jìn)行統(tǒng)一的控制策略。

19、進(jìn)一步的，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊的具體操作步驟如下：

20、電動(dòng)控制閥運(yùn)行參數(shù)追蹤：聚焦電動(dòng)控制閥運(yùn)行指標(biāo)，通過(guò)在電機(jī)繞組嵌入電流傳感器、在傳動(dòng)鏈條或滾珠絲杠加裝位移編碼器、在電機(jī)軸端配置轉(zhuǎn)速傳感器，實(shí)時(shí)獲取電機(jī)電流、閥門(mén)開(kāi)度位移、電機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)，每秒按照預(yù)設(shè)頻率進(jìn)行采樣更新數(shù)據(jù)，以數(shù)字信號(hào)形式直傳自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊，把控電動(dòng)控制閥即時(shí)工作狀態(tài)；

21、環(huán)境輔助變量同步監(jiān)測(cè)：與環(huán)境判斷模塊數(shù)據(jù)交互，持續(xù)關(guān)注溫度、濕度、振動(dòng)、電磁干擾環(huán)境參量動(dòng)態(tài)，結(jié)合執(zhí)行器運(yùn)行參數(shù)，構(gòu)建多變量關(guān)聯(lián)監(jiān)測(cè)矩陣，為調(diào)節(jié)決策提供綜合、立體數(shù)據(jù)支撐。

22、進(jìn)一步的，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊中環(huán)境輔助變量同步監(jiān)測(cè)的具體操作步驟如下：

23、接收到來(lái)自環(huán)境判斷模塊的溫度、濕度、振動(dòng)幅值及頻率、電磁干擾頻譜及強(qiáng)度數(shù)據(jù)，以及自身采集的電動(dòng)控制閥電機(jī)電流、閥門(mén)開(kāi)度位移、電機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)后，對(duì)各類數(shù)據(jù)按統(tǒng)一格式進(jìn)行整理；為每個(gè)數(shù)據(jù)賦予時(shí)間戳、數(shù)據(jù)來(lái)源標(biāo)識(shí)、物理量單位關(guān)鍵元信息；

24、構(gòu)建二維矩陣結(jié)構(gòu)，行維度對(duì)應(yīng)時(shí)間序列，列維度劃分不同監(jiān)測(cè)變量，依次羅列溫度、濕度、振動(dòng)各軸向數(shù)據(jù)、電磁干擾指標(biāo)、電機(jī)電流、閥門(mén)開(kāi)度、電機(jī)轉(zhuǎn)速；

25、將實(shí)時(shí)采集并格式化的數(shù)據(jù)依對(duì)應(yīng)行列位置填充進(jìn)矩陣，形成隨時(shí)間動(dòng)態(tài)更新、多變量融合的數(shù)據(jù)拼圖，呈現(xiàn)各參量在不同時(shí)刻交互變化態(tài)勢(shì)；

26、內(nèi)置預(yù)定義故障關(guān)聯(lián)規(guī)則，監(jiān)測(cè)矩陣數(shù)據(jù)更新時(shí)，依序比對(duì)各規(guī)則條件，一旦匹配，即刻生成初級(jí)故障預(yù)警信號(hào)，附帶相關(guān)參量數(shù)據(jù)詳情供后續(xù)深度分析；

27、對(duì)觸發(fā)預(yù)警或長(zhǎng)期積累的監(jiān)測(cè)矩陣歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法與深度學(xué)習(xí)模型展開(kāi)剖析；挖掘不同環(huán)境因素與執(zhí)行器運(yùn)行故障間非線性關(guān)系，驗(yàn)證、細(xì)化故障風(fēng)險(xiǎn)類別與嚴(yán)重程度評(píng)估，輸出包含故障類型、發(fā)生位置、預(yù)估故障時(shí)間范圍的綜合診斷報(bào)告，為自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊精準(zhǔn)施策提供詳實(shí)依據(jù)。

28、進(jìn)一步的，所述自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊的具體操作步驟如下：

29、策略庫(kù)預(yù)存與智能匹配：依托存儲(chǔ)單元，內(nèi)置船舶全工況譜系下電動(dòng)控制閥調(diào)節(jié)策略庫(kù)，按工況精細(xì)分類存儲(chǔ)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電壓、電流曲線，閥門(mén)開(kāi)度調(diào)節(jié)步長(zhǎng)、頻率、速度限值參數(shù)集；對(duì)調(diào)節(jié)策略庫(kù)進(jìn)行持續(xù)性優(yōu)化；

30、依環(huán)境判斷模塊識(shí)別工況，匹配初始策略藍(lán)本；

31、動(dòng)態(tài)微調(diào)機(jī)制：融合模糊邏輯與粒子群優(yōu)化算法，將實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊數(shù)據(jù)作動(dòng)態(tài)輸入，模糊邏輯把環(huán)境與運(yùn)行模糊量量化為控制權(quán)重，粒子群優(yōu)化算法以尋優(yōu)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)策略參數(shù)實(shí)時(shí)微調(diào)，協(xié)同生成最優(yōu)調(diào)節(jié)指令，經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)單元操控執(zhí)行器電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，達(dá)成閥門(mén)靈動(dòng)、適配調(diào)節(jié)。

32、進(jìn)一步的，所述自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊中對(duì)調(diào)節(jié)策略庫(kù)進(jìn)行持續(xù)性優(yōu)化的具體操作步驟如下：

33、在船舶運(yùn)行過(guò)程中，持續(xù)收集電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括環(huán)境參數(shù)、執(zhí)行器運(yùn)行參數(shù)以及調(diào)節(jié)效果相關(guān)數(shù)據(jù)；對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除異常值和噪聲干擾；同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使不同參數(shù)的數(shù)據(jù)在同一量級(jí)上；

34、定期對(duì)電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的性能進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)預(yù)設(shè)的性能指標(biāo)，計(jì)算實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與理想性能指標(biāo)之間的偏差；

35、分析偏差產(chǎn)生的原因，確定是由于環(huán)境變化、執(zhí)行器老化、控制策略不合理導(dǎo)致；通過(guò)對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，找出與偏差相關(guān)的關(guān)鍵因素；

36、根據(jù)性能評(píng)估和偏差分析的結(jié)果，對(duì)調(diào)節(jié)策略庫(kù)中的參數(shù)進(jìn)行針對(duì)性調(diào)整；對(duì)于電機(jī)驅(qū)動(dòng)參數(shù)，根據(jù)電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化；

37、采用時(shí)間序列分析方法對(duì)溫度、濕度、振動(dòng)和電磁干擾環(huán)境參數(shù)的變化趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，結(jié)合船舶航行路線和季節(jié)變化因素，提前預(yù)估出現(xiàn)的極端環(huán)境工況；

38、根據(jù)環(huán)境趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果，在實(shí)際環(huán)境變化之前，對(duì)調(diào)節(jié)策略庫(kù)中的相關(guān)策略進(jìn)行預(yù)調(diào)整；在策略預(yù)調(diào)整后，利用仿真環(huán)境對(duì)新策略進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)建立電動(dòng)控制閥的數(shù)學(xué)模型，模擬不同環(huán)境工況下電動(dòng)控制閥的運(yùn)行情況，評(píng)估預(yù)調(diào)整策略的有效性和可行性；

39、當(dāng)實(shí)際環(huán)境發(fā)生變化且預(yù)調(diào)整策略驗(yàn)證通過(guò)后，實(shí)時(shí)在線更新調(diào)節(jié)策略庫(kù)中的策略參數(shù)，并確保執(zhí)行器控制系統(tǒng)能夠穩(wěn)定切換到新的控制策略；在切換過(guò)程中，監(jiān)測(cè)執(zhí)行器的運(yùn)行狀態(tài)，防止因策略切換引起的不穩(wěn)定；

40、收集不同工況下的電動(dòng)控制閥執(zhí)行器運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括正常運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本；將這些數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)或決策樹(shù)，構(gòu)建電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的性能預(yù)測(cè)模型；

41、以環(huán)境參數(shù)和執(zhí)行器運(yùn)行參數(shù)為輸入特征，以閥門(mén)控制效果指標(biāo)為輸出目標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練；通過(guò)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)不同工況下的最優(yōu)控制策略進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化；模型根據(jù)實(shí)時(shí)輸入的環(huán)境和運(yùn)行數(shù)據(jù)，輸出推薦的電機(jī)驅(qū)動(dòng)電壓、電流曲線，閥門(mén)開(kāi)度調(diào)節(jié)步長(zhǎng)、頻率、速度限值參數(shù)；

42、利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，讓電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在實(shí)際運(yùn)行中探索和學(xué)習(xí)最優(yōu)控制策略；通過(guò)設(shè)定獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，鼓勵(lì)執(zhí)行器在滿足控制要求的前提下，優(yōu)化性能指標(biāo)；

43、隨著船舶運(yùn)行時(shí)間的增加和新數(shù)據(jù)的積累，定期更新機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以適應(yīng)不斷變化的工況和執(zhí)行器性能；采用模型融合技術(shù)，將多個(gè)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，得到更優(yōu)的控制策略建議。

44、進(jìn)一步的，所述自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊中評(píng)估預(yù)調(diào)整策略的有效性和可行性的具體操作步驟如下：

45、通過(guò)預(yù)調(diào)節(jié)策略的評(píng)估參數(shù)進(jìn)行綜合分析，評(píng)估參數(shù)包括：

46、閥門(mén)開(kāi)度誤差：計(jì)算在模擬不同環(huán)境工況下，電動(dòng)控制閥實(shí)際開(kāi)度與目標(biāo)開(kāi)度之間的差值的平均值gt和標(biāo)準(zhǔn)差sd；

47、流量控制誤差：通過(guò)建立流量與閥門(mén)開(kāi)度的數(shù)學(xué)關(guān)系模型，根據(jù)模擬的閥門(mén)開(kāi)度計(jì)算理論流量，并與實(shí)際模擬的流量值進(jìn)行對(duì)比，得到流量控制誤差wf；

48、響應(yīng)時(shí)間：記錄從接收到控制信號(hào)到電動(dòng)控制閥達(dá)到目標(biāo)開(kāi)度90%所需的時(shí)間；在模擬不同環(huán)境工況時(shí)，對(duì)比響應(yīng)時(shí)間的變化情況，并計(jì)算響應(yīng)時(shí)間均值he；

49、超調(diào)量：計(jì)算電動(dòng)控制閥在調(diào)節(jié)過(guò)程中超過(guò)目標(biāo)開(kāi)度的最大偏差值與目標(biāo)開(kāi)度比值kb，以百分比表示；

50、將得到的開(kāi)度差值平均值gt、開(kāi)度差值標(biāo)準(zhǔn)差sd、響應(yīng)時(shí)間均值he及開(kāi)度比值kb歸一化處理后代入以下公式：以得到綜判值fd，式中分別為開(kāi)度差值平均值gt、開(kāi)度差值標(biāo)準(zhǔn)差sd、響應(yīng)時(shí)間均值he及開(kāi)度比值kb的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)，并以得到的綜判值fd作為衡量調(diào)整策略的有效性和可行性的標(biāo)準(zhǔn)；當(dāng)綜判值fd未超過(guò)預(yù)設(shè)的綜判閾值時(shí)，則判斷預(yù)調(diào)節(jié)策略的有效性和可行性達(dá)標(biāo)。

51、進(jìn)一步的，所述反饋優(yōu)化模塊的執(zhí)行過(guò)程如下：

52、偏差實(shí)時(shí)修正：比對(duì)執(zhí)行器實(shí)際運(yùn)行參數(shù)與調(diào)節(jié)指令預(yù)設(shè)目標(biāo)，借助比例-積分-微分控制器，一旦偏差超允許閾值，依比例-積分-微分算法即時(shí)運(yùn)算糾偏量，修正調(diào)節(jié)指令回傳自適應(yīng)調(diào)節(jié)模塊，閉環(huán)控制保障運(yùn)行精準(zhǔn)追蹤目標(biāo)；

53、自學(xué)習(xí)進(jìn)化：按航次或月周期積累運(yùn)行數(shù)據(jù)，投喂機(jī)器學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練優(yōu)化，挖掘工況-調(diào)節(jié)規(guī)律，反向迭代優(yōu)化策略庫(kù)與自適應(yīng)算法參數(shù)，提升系統(tǒng)對(duì)船舶復(fù)雜環(huán)境應(yīng)變，延長(zhǎng)設(shè)備壽命、增效船舶運(yùn)維。

54、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

55、本發(fā)明，通過(guò)自適應(yīng)多環(huán)境船舶電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)，顯著提升了船舶電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在多變環(huán)境下的適應(yīng)性和穩(wěn)定性；能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和響應(yīng)環(huán)境變化，如溫度、濕度、振動(dòng)和電磁干擾等，確保電動(dòng)控制閥執(zhí)行器在極端工況下也能保持精準(zhǔn)調(diào)控，從而提高了船舶系統(tǒng)的可靠性和安全性；

56、本發(fā)明，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，對(duì)電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和學(xué)習(xí)，優(yōu)化控制策略，并預(yù)測(cè)潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)；這種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力使得系統(tǒng)能夠不斷進(jìn)化，提升性能，同時(shí)減少故障發(fā)生，延長(zhǎng)設(shè)備壽命，增強(qiáng)船舶運(yùn)維效率；

57、本發(fā)明，通過(guò)閉環(huán)控制和實(shí)時(shí)反饋優(yōu)化，確保了電動(dòng)控制閥執(zhí)行器的精準(zhǔn)運(yùn)行，減少了調(diào)節(jié)誤差和響應(yīng)時(shí)間；周期性地積累運(yùn)行數(shù)據(jù)，反向迭代優(yōu)化策略庫(kù)和自適應(yīng)算法參數(shù)，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)了船舶運(yùn)維的增效，降低了維護(hù)成本，提高了船舶運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)性。