本發(fā)明涉及工業(yè)自動化與智能制造，具體涉及一種冶金風機多物理場耦合與動態(tài)性能優(yōu)化方法。

背景技術：

1、在冶金行業(yè)中，風機作為關鍵動力設備，其運行狀態(tài)直接決定了生產(chǎn)流程的效率、穩(wěn)定性和設備可靠性。然而，傳統(tǒng)的風機性能優(yōu)化與故障管理方法難以滿足現(xiàn)代工業(yè)智能化與高效運行的需求。現(xiàn)有技術通常依賴定期維護與離線分析的模式，例如通過歷史經(jīng)驗設置固定的運行參數(shù)。這種固定參數(shù)的設定無法充分適應風機在不同運行條件下的動態(tài)變化，特別是在復雜多變工況下表現(xiàn)出顯著的局限性。此外，傳統(tǒng)技術主要依靠人工檢測和定期維護，這種滯后性極易導致問題在設備故障后才被發(fā)現(xiàn)，從而對生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益造成不可挽回的損失。

2、風機運行的特性決定了其性能優(yōu)化面臨的核心技術挑戰(zhàn)，其運行涉及多物理場(如流體力學、熱力學和結構力學)的復雜耦合作用。例如，流體沖擊力不僅會引發(fā)葉片的動態(tài)變形，同時葉片的形變又會反向影響氣動性能；類似地，溫度場的非均勻分布會導致熱應力集中，加速關鍵部件的疲勞損傷，進而縮短設備壽命。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法通常針對單一物理場進行建模和分析，這種片面的優(yōu)化模式忽略了多場耦合間的復雜交互特性，導致優(yōu)化結果與實際工況之間存在顯著差距。

3、隨著工業(yè)設備智能化和自動化水平的提升，數(shù)據(jù)驅動技術和智能優(yōu)化算法在設備性能優(yōu)化領域展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢，尤其是在風機系統(tǒng)的研究中起到了推動作用。目前研究的重點多集中于運行效率的提升，大多以單一優(yōu)化目標為核心，針對效率、能耗與壽命之間的多目標平衡優(yōu)化研究尚未形成理論完善且可實踐的系統(tǒng)框架。與此同時，現(xiàn)有方法普遍基于靜態(tài)優(yōu)化模型，缺乏實時監(jiān)控與動態(tài)反饋機制，難以適應冶金風機復雜運行條件下的參數(shù)自適應調整需求。這些技術瓶頸顯著限制了現(xiàn)有技術在冶金風機動態(tài)性能優(yōu)化中的實際應用，也無法滿足設備高效、穩(wěn)定運行的工業(yè)需求。

4、為解決上述問題，數(shù)字孿生技術應運而生，并在工業(yè)設備性能優(yōu)化領域展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。數(shù)字孿生技術通過構建與物理系統(tǒng)完全一致的虛擬模型，結合實時數(shù)據(jù)采集與高精度仿真分析，實現(xiàn)了設備狀態(tài)的全生命周期管理。在風機性能優(yōu)化領域，數(shù)字孿生技術的應用具有以下顯著特點：一方面，基于高保真數(shù)字孿生模型，可以綜合流體力學、熱力學與結構力學的動態(tài)特性，對風機運行狀態(tài)進行全面且精準的建模；另一方面，通過結合實時數(shù)據(jù)與智能優(yōu)化算法，可以動態(tài)調整風機運行參數(shù)，實現(xiàn)效率最大化、能耗最小化與設備壽命延長等多目標優(yōu)化。

5、最后，數(shù)字孿生技術可基于實時監(jiān)控與歷史數(shù)據(jù)的融合分析，預測潛在故障點并提供及時預警，為風機運行的安全性與可靠性提供有力保障。這種動態(tài)適應能力顯著提升了設備對復雜運行條件的響應能力，彌補了傳統(tǒng)方法在實時優(yōu)化和故障預測中的局限性。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對冶金行業(yè)中風機系統(tǒng)在復雜運行工況下的高效運行需求和傳統(tǒng)優(yōu)化方法的不足，提出一種基于數(shù)字孿生的冶金風機多物理場耦合與動態(tài)性能優(yōu)化方法。該方法為冶金風機的性能優(yōu)化和故障預測提供了實現(xiàn)新途徑，通過引入數(shù)字孿生技術，實現(xiàn)風機運行過程的高保真仿真、多目標動態(tài)優(yōu)化以及故障預測與預警。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種冶金風機多物理場耦合與動態(tài)性能優(yōu)化方法，包括以下步驟：

3、步驟1：基于冶金風機上的分布式傳感器網(wǎng)絡，實時采集多物理場數(shù)據(jù)，所述多物理場數(shù)據(jù)包括流體力學、熱力學和結構力學數(shù)據(jù)；對采集數(shù)據(jù)進行處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、插值補全及特征提取，形成高質量基礎數(shù)據(jù)集；

4、步驟2：基于冶金風機的幾何結構、材料屬性和運行邊界條件，建立多物理場耦合數(shù)字孿生模型，所述多物理場耦合數(shù)字孿生模型結合有限元分析與流體仿真技術，利用歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)進行校準；

5、步驟3：通過多物理場耦合數(shù)字孿生模型對冶金風機進行多物理場協(xié)同仿真，分析流體力學、熱力學與結構力學之間的動態(tài)耦合作用，模擬風機在不同運行條件下的動態(tài)響應特性；

6、步驟4：基于步驟3中的協(xié)同仿真結果，采用自適應粒子群優(yōu)化算法，對冶金風機的運行參數(shù)進行動態(tài)優(yōu)化，獲取多目標優(yōu)化結果，所述運行參數(shù)包括轉速、風量、溫度與壓力；

7、步驟5：通過實時監(jiān)測冶金風機的運行狀態(tài)，將優(yōu)化結果反饋至控制系統(tǒng)，動態(tài)調整運行參數(shù)，確保風機高效、穩(wěn)定運行，并對潛在故障進行預測與預警。

8、s1，在冶金風機的關鍵部件(如葉片、轉子和支撐結構)布置分布式傳感器網(wǎng)絡，實時采集多物理場數(shù)據(jù)，包括流體力學、熱力學和結構力學數(shù)據(jù)。具體采集內容包括：

9、流體力學數(shù)據(jù)：壓力場、速度場、流速分布；

10、熱力學數(shù)據(jù)：關鍵部件表面溫度分布及熱梯度；

11、結構力學數(shù)據(jù)：葉片應力、轉子應變和支撐點變形。

12、s2，基于s1所實時采集的多物理場數(shù)據(jù)，進行異常值檢測和去噪處理。將采用局部異常因子(local?outlier?factor，lof)與專家經(jīng)驗所結合的方法剔除空值、重復值、零值、不符合工藝規(guī)范以及異常的數(shù)據(jù)，以下主要介紹lof異常值剔除的具體操作步驟以及公式：

13、首先，定義風機相關數(shù)據(jù)集為x＝{x1,x2,...,xn}，每個數(shù)據(jù)點xi包含以下維度：風速、壓力、溫度、應力；

14、其次，對于數(shù)據(jù)點xi，找到其k-最近鄰(默認選擇k＝5或者k＝10)，計算點xi與每個相鄰點xj的歐幾里得距離(歐式距離)：

15、

16、定義第k-相鄰的距離為d(xi)，即：

17、d(xi)＝距離第k相鄰點的歐幾里得距離

18、再次，基于所得的歐氏距離結果，進而計算局部可達密度，其基于k-相鄰點的平均可達距離定義的，公式如下：

19、

20、其中：nk(xi)為點xi的k-領域；max(dk(xj),d(xi,xj))為對每個鄰居點xj，取兩點之間的距離和xj的第k-相鄰距離中的最大值；|nk(xi)|為相鄰點數(shù)量。

21、最后，由局部可達密度(lrd)，計算局部異常因子即lof值，局部異常因子是點xj的相鄰點的密度與自身密度的比值，公式為：

22、

23、對lof值的常規(guī)判定方式：

24、如果lof(xi)≈1，點xi的密度與其鄰域相似，非異常點；

25、如果lof(xi)>1，點xi密度顯著低于鄰域，為潛在異常點；

26、移除滿足lof(xi)>1的點，生成清洗后的數(shù)據(jù)集xnew。

27、s3，基于s2采用局部異常因子(local?outlier?factor，lof)與專家經(jīng)驗所結合的方法，對所生成的新數(shù)據(jù)集xnew進行梯度提升樹(gradient?boosting?decision?tree，gbdt)模型特征篩選，具體操作步驟：

28、清洗后的數(shù)據(jù)集xnew包含以下特征：

29、xnew＝{x1,x2,...,xn}，每個xi包含：風速、壓力、溫度、應力，定義目標變量y為風機的關鍵目標性能指數(shù)，如運行效率、功率消耗。

30、首先，使用gbdt模型擬合特征與目標變量的關系：

31、y＝f(xnew)+∈；

32、其中：f為gbdt模型，∈為偏差。

33、其次，計算特征的重要性分值。gbdt的每棵決策樹通過分裂節(jié)點衡量特征對目標的貢獻，累計所有樹后得到特征的重要性分值：

34、

35、其中：gaint(xi)為第t棵樹中使用特征xi作為分裂節(jié)點時的增益值。

36、最后，排序所有特征的重要性分值importance(xi)，設定閾值(如importance(xi)>α)篩選出關鍵特征，例如保留重要性排名前5的特征用于后續(xù)建模；

37、使用篩選出的特征構建最終的數(shù)據(jù)集xlast，作為后續(xù)數(shù)字孿生模型構建的輸入；

38、經(jīng)過上述s2與s3的lof與gbdt綜合方法處理數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)質量以及關鍵特征，完成清洗與去噪預處理；

39、在上述方案基礎上優(yōu)選，所述數(shù)字孿生模型構建包括以下步驟：

40、s4,基于冶金風機的設計圖紙，定義幾何結構、材料屬性及運行邊界條件，使用三維建模軟件構建風機的幾何模型；

41、基于冶金風機的結構圖紙和材料屬性(如葉片形狀、轉子直徑、殼體尺寸、密度、熱導率和彈性模量)，利用三維建模軟件構建風機的幾何模型，定義關鍵邊界條件，例如：

42、流體條件：入口風速和壓力、出口壓力；

43、熱力條件：環(huán)境溫度、風機內部熱傳導系數(shù)；

44、結構條件：支撐約束、外部振動或負載。

45、s5，基于s4所構建的風機幾何模型，采用有限元分析(fea)與計算流體動力學(cfd)技術構建高保真的多物理場耦合子模型，包括以下內容：

46、1.流體動力學模塊：模擬氣流在風機葉片和通道中的流動特性；

47、采用計算流體動力學(cfd)方法模擬氣流分布，控制方程(納維-斯托克斯方程)用于描述風機的氣流速度、壓力與粘性力的分布，具體公式如下所示：

48、

49、其中：ρ是流體密度，v是速度場，p是壓力場，μ是粘性系數(shù)。

50、2.熱力學模塊：計算熱傳導和對流對關鍵部件溫度分布的影響；

51、針對風機中的熱傳導與對流效應進行建模，采用熱傳導公式，用以描述風機部件內部的溫度變化，完成對流傳熱系數(shù)h的定義：

52、

53、q＝h·(t表面-t環(huán)境)；

54、其中：t是溫度分布，是熱擴散率。

55、3.結構力學模塊：分析風機葉片和支撐結構的應力分布和變形情況；

56、為模擬風機葉片和轉子的應力分布情況，采用有限元分析(fea)，結合結構動力學方程：

57、

58、其中：m為質量矩陣，c為阻尼矩陣，k為剛度矩陣，u為位移矢量，f為外力載荷。

59、s6，基于上述s5構建的三種物理場模型，通過動態(tài)交互機制，將流體場、熱場和應力場相互聯(lián)立，實現(xiàn)多物理場模型耦合，例如：

60、流體與結構耦合：流場中的壓力作用于葉片，計算出葉片的變形；變形反作用于流場，形成反饋，獲知流體場的壓力分布、速度分布；

61、熱力與結構耦合：溫度梯度引起熱膨脹，影響部件的應力分布，可得知溫度場的動態(tài)分布；

62、多場聯(lián)合求解：采用ansys實現(xiàn)耦合方程的迭代求解，直到系統(tǒng)收斂，得知葉片和轉子的應力與變形結果。

63、s7，在多物理場仿真中，模型的復雜性和計算量通常與其精度呈正相關。然而，對于實時應用場景(如風機的動態(tài)優(yōu)化與故障預測)，高保真仿真模型因其計算代價高，往往難以滿足實時響應需求。因此，需要通過模型降階技術，在確保關鍵動態(tài)特性不損失的情況下，降低計算復雜度，為實時控制提供可能，達到快速響應的實效。

64、采用有限元分析方法建立多物理場耦合的高保真模型；

65、基于奇異值分解(svd)算法對高維數(shù)據(jù)進行降維，公式如下：

66、a＝uσvt；

67、其中，u和v是正交矩陣，σ為奇異值矩陣；通過選取顯著奇異值，構建降階模型ak，滿足實時響應的需求：

68、

69、其中，k表示選取的奇異值的數(shù)量，k為用于控制降維的程度閾值；

70、采用卡爾曼濾波算法融合實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)，更新模型狀態(tài)，確保模型校準的動態(tài)性與高精度，具體包括以下步驟：

71、(1)狀態(tài)預測，根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)模型，利用先驗狀態(tài)：

72、

73、其中，表示當前時刻k的預測狀態(tài)向量，表示在k-1時刻根據(jù)k-1時刻的觀測值對狀態(tài)的估計，a與b分別為狀態(tài)轉移矩陣和控制輸入矩陣，uk-1為k-1時刻的控制輸入向量；

74、其中，表示當前時刻k的預測狀態(tài)向量，表示在k-1時刻根據(jù)k-1時刻的觀測值對狀態(tài)的估計，a與b分別為狀態(tài)轉移矩陣和控制輸入矩陣，uk-1為k-1時刻的控制輸入向量；

75、計算狀態(tài)的先驗誤差協(xié)方差矩陣：

76、pk|k-1＝apk-1|k-1at+q；

77、其中，pk|k-1表示預測的誤差協(xié)方差矩陣，pk-1|k-1表示在時刻k-1經(jīng)過觀測更新后的誤差協(xié)方差矩陣，q表示過程噪聲協(xié)方差矩陣，a為狀態(tài)轉移矩陣，描述系統(tǒng)狀態(tài)從時刻k-1到時刻k的變化規(guī)律，at為矩陣a的轉置，用于將狀態(tài)誤差從k-1時刻傳播到k時刻；

78、(2)卡爾曼增益計算，根據(jù)預測的誤差協(xié)方差pk|k-1和觀測噪聲協(xié)方差r，計算卡爾曼增益kk：

79、kk＝pk|k-1ht(hpk|k-1ht+r)-1；

80、其中，kk表示卡爾曼增益矩陣(權衡預測值與觀測值之間的信任程度，調整歷史數(shù)據(jù)與新觀測數(shù)據(jù)的權重)，h表示觀測矩陣(將狀態(tài)空間變量映射到觀測空間，描述從真實狀態(tài)到觀測值的關系)，r表示觀測噪聲協(xié)方差矩陣(量化觀測數(shù)據(jù)中的噪聲大小)；

81、(3)狀態(tài)更新，根據(jù)實時觀測值zk和預測值更新當前狀態(tài)：

82、

83、其中，表示當前時刻k的更新狀態(tài)向量(當前系統(tǒng)的最佳狀態(tài))，zk表示當前時刻k的觀測向量(實際測量的值)，表示的是在時刻k的預測狀態(tài)估計，表示對觀測值的預測值；

84、更新后的狀態(tài)精確反映實時工況；

85、(4)誤差協(xié)方差更新，更新誤差協(xié)方差矩陣，確保系統(tǒng)校準的動態(tài)穩(wěn)定性：

86、pk|k＝(i-kkh)pk|k-1；

87、其中，pk|k表示更新后的誤差協(xié)方差矩陣，k表示當前時刻的離散時間步，i表示單位矩陣；

88、(5)校準反饋與融合，將融合后的狀態(tài)值作為輸入反饋到數(shù)字孿生模型，調整多物理場仿真參數(shù)，持續(xù)迭代，確保模型在動態(tài)環(huán)境下的高精度表現(xiàn)。

89、在上述方案基礎上優(yōu)選，利用數(shù)字孿生模型對風機進行多物理場協(xié)同仿真，具體包括：

90、(1)流體與結構力學交互仿真：模擬流體動力學與結構力學的交互作用，分析葉片形變對氣動性能的影響；

91、(2)熱力學與結構耦合分析：以得到溫度分布對風機關鍵部件熱應力與壽命的影響。

92、在冶金風機的運行過程中，流體、熱力和結構三種物理場之間存在復雜的耦合作用，具體表現(xiàn)為：

93、1.高速氣流對葉片產(chǎn)生動壓力，同時引發(fā)葉片變形，進一步影響氣動性能；

94、2.熱傳導和對流使風機部件溫度分布不均勻，導致熱應力集中，影響設備壽命；

95、3.葉片、轉子等結構部件的振動和疲勞受流體載荷和溫度變化的共同作用。

96、傳統(tǒng)的單場仿真難以捕捉這種多物理場之間的交互作用，而多物理場協(xié)同仿真通過同時考慮流體、熱力、結構的動態(tài)關系，可以更加精確地描述冶金風機的運行狀態(tài)；

97、基于所構建的流體力學場、熱力學場和結構力學場三類子模型，進行子模型的耦合方式：

98、流體-結構耦合：流體壓力作用于葉片，引起其變形；變形的葉片反作用于流場，改變氣流的速度和壓力分布，具體如下：

99、流體仿真提供葉片表面的壓力分布；

100、將壓力分布作為結構力學仿真的載荷輸入，計算葉片的變形；

101、將葉片變形反饋至流體仿真，迭代求解，直到結果收斂。

102、熱力-結構耦合：部件的溫度分布引起熱膨脹，影響應力分布和結構強度，具體如下：

103、熱力仿真提供部件的溫度分布；

104、將溫度分布作為結構仿真的熱膨脹載荷輸入，計算應力場和變形；

105、評估熱應力集中區(qū)域的疲勞損傷。

106、流體-熱力-結構三場耦合：三場耦合通過統(tǒng)一的求解框架(如ansys)實現(xiàn)動態(tài)交互，具體如下：

107、流場壓力影響葉片變形和氣動性能；

108、溫度分布引起的熱膨脹改變葉片形狀，進而改變流場；

109、流體與熱力場的交互作用影響整體運行性能；

110、基于通過子模型之間耦合仿真計算得到以下重要性能指標：

111、風機流場壓力分布、速度場特性和氣動性能指標(如效率、能耗)；

112、溫度場分布、關鍵部件熱負荷變化以及局部過熱區(qū)域；

113、結構應力分布、變形位移和可能的疲勞損傷與最大應力位置。

114、在上述方案基礎上優(yōu)選，確定冶金風機的優(yōu)化目標，所述冶金風機的優(yōu)化目標包括運行效率最大化、能耗最小化及溫度分布均勻化，將優(yōu)化目標具體為可量化的性能指標，所述可量化的性能指標包括風機的轉速、風量、溫度和壓力；

115、基于協(xié)同仿真結果，構建風機運行的多目標優(yōu)化函數(shù)f(x)：

116、f(x)＝α1e(x)+α2c(x)+α3r(x)；

117、其中，e(x)為運行效率，c(x)為能耗，r(x)為設備壽命，α1、α2、α3為權重系數(shù)；

118、其中，e(x)表示風機的運行效率，c(x)表示風機的能耗，r(x)表示溫度分布的均勻性(延長設備壽命)，α1、α2、α3表示權重系數(shù)，用于衡量不同目標的重要性，x表示參數(shù)集合(所有需要優(yōu)化的風機運行參數(shù))；

119、采用自適應粒子群優(yōu)化算法，快速搜索最優(yōu)參數(shù)組合，其公式為：

120、

121、其中，表示粒子i在t+1次迭代中的速度，ω表示慣性權重(粒子保留其上一時刻速度的比例)，表示粒子i在t次迭代中的速度，c1、c2分別表示個體學習因子與群體學習因子，r1、r2表示在[0，1]之間的隨機數(shù)，pbest表示粒子i的歷史最優(yōu)位置，表示粒子i在t次迭代中的當前位置，gbest表示所有粒子中的全局最優(yōu)位置；

122、更新風機運行參數(shù)(轉速、風量、溫度、壓力)，實現(xiàn)運行性能的動態(tài)調整；

123、將優(yōu)化結果反饋至仿真模塊，通過多輪迭代驗證優(yōu)化效果，確保適應復雜工況的動態(tài)調整能力。

124、故障預測基于機器學習模型和數(shù)字孿生模型的融合分析，分為以下步驟：

125、首先，利用傳感器數(shù)據(jù)，訓練故障預測模型，構建設備健康狀態(tài)h(t)的時間序列預測模型：

126、h(t)＝f(xt)+∈；

127、其中，h(t)健康狀態(tài)指數(shù)(如剩余壽命、振動幅值等)，xt當前時刻的特征向量(如溫度、振動、應力等)，∈為預測誤差。

128、其次，結合實時傳感數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生模型的仿真結果，通過卡爾曼濾波動態(tài)更新健康狀態(tài)：

129、h(t|t)＝h(t|t-1)+kt(zt-h(t|t-1))；

130、其中，h(t|t)為校準后的健康狀態(tài)，kt為卡爾曼增益，zt為實時測量數(shù)據(jù)。

131、最后，基于健康狀態(tài)的變化趨勢，預測潛在的故障時間：

132、tfailure＝min{t∣h(t)≤hcrit}；

133、其中，hcrit為預設的故障閾值。

134、與識別故障特征(如葉片裂紋或磨損、轉子不平衡、熱應力疲勞以及氣流不穩(wěn)定等關鍵故障特征)；

135、有關故障預測所采用模型為支持向量機(svm)，通過非線性核函數(shù)捕捉復雜的故障模式，并根據(jù)預測結果，建立預警機制；

136、在上述方案基礎上優(yōu)選，其特征在于，

137、狀態(tài)監(jiān)測：通過數(shù)字孿生模型實時更新風機運行狀態(tài)，包括振動、溫度場及應力場；

138、參數(shù)自適應調整：根據(jù)優(yōu)化與監(jiān)測結果，實時調整風機運行參數(shù)，確保其在復雜工況下的穩(wěn)定性與高效性；

139、故障預測與預警：通過監(jiān)測關鍵參數(shù)變化趨勢，預測潛在故障點，并及時提供警報信號。

140、本發(fā)明還提供了一種冶金風機多物理場耦合與動態(tài)性能優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

141、數(shù)據(jù)采集與預處理單元：通過分布式傳感網(wǎng)絡在冶金風機的關鍵部件上布置多物理場傳感器，實時采集流體力學、熱力學及結構力學等參數(shù)；使用數(shù)據(jù)清洗、去噪、插值補全及特征提取的處理方法，形成高質量的基礎數(shù)據(jù)集；采用異常檢測算法與專家經(jīng)驗相結合，去除數(shù)據(jù)噪聲，并基于梯度提升樹算法篩選關鍵特征；

142、數(shù)字孿生模型構建單元：利用冶金風機的幾何結構、材料屬性和運行邊界條件，建立多物理場耦合的高保真有限元模型；基于歷史數(shù)據(jù)與實時傳感數(shù)據(jù)，結合奇異值分解算法對高維仿真數(shù)據(jù)降維，構建有限元降階模型，快速響應；通過卡爾曼濾波對模型進行動態(tài)校準，確保模型能夠精準反映實際工況下風機的運行狀態(tài)；

143、多物理場協(xié)同仿真單元：采用數(shù)字孿生技術對冶金風機進行多物理場協(xié)同仿真，模擬流體力學、熱力學及結構力學之間的動態(tài)耦合作用；分析風機在不同運行條件下的動態(tài)響應特性，揭示葉片變形、溫度分布與結構應力之間的相互影響；

144、動態(tài)性能優(yōu)化單元：基于仿真結果，定義風機運行效率最大化、能耗最小化和部件壽命延長等優(yōu)化目標，構建多目標優(yōu)化函數(shù)；使用自適應粒子群算法或遺傳算法優(yōu)化風機運行參數(shù)，并通過仿真驗證優(yōu)化效果；實現(xiàn)對風機運行狀態(tài)的實時監(jiān)控與反饋調節(jié)，根據(jù)工況變化動態(tài)調整控制參數(shù)，確保設備處于最佳工作狀態(tài)。

145、本發(fā)明的一種冶金風機多物理場耦合與動態(tài)性能優(yōu)化方法，涵蓋數(shù)據(jù)采集、模型構建與校準、協(xié)同仿真分析、優(yōu)化與反饋調控的系統(tǒng)化閉環(huán)優(yōu)化方案。特別是通過將多物理場仿真結果與實時監(jiān)控數(shù)據(jù)結合，形成了一個動態(tài)調整與優(yōu)化的閉環(huán)流程，能夠適應不同運行工況并保持風機的最佳性能。該方案整合了智能化算法(如自適應優(yōu)化和動態(tài)反饋控制)和高精度數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)了設備從設計到運行全生命周期的智能化管理，為冶金行業(yè)的數(shù)字化轉型提供了技術支持。

146、該方法融合了流體力學、熱力學、結構力學等多物理場協(xié)同仿真技術，結合智能優(yōu)化算法與實時故障預測技術，旨在解決冶金風機在復雜運行工況下的性能優(yōu)化與設備健康管理問題。