一种一体式空气压缩机及其控制方法
专利汇可以提供一种一体式空气压缩机及其控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种一体式空气 压缩机 及其控制方法，所述一体式空气压缩机包括油气分离器，所述油气分离器连接有双层冷却器，所述双层冷却器与冷媒 冷凝器 和 蒸发 器 连接。本发明通过双层冷却器，使油气分离器输出的高温气体和油与冷媒共同汇聚在双层冷却器中，使得油与高温气体在冷媒的作用下冷却，冷媒在高温油气的作用下，由热胀冷缩提供流转动 力 ，一方面不再需要压缩机提供动力降低了能耗，减小了总体积，另一方面对油气的热量循环利用，进一步减小了能耗。所述控制方法使用基于DQN的深度 强化学习 模型对一体式空气压缩机进行控制，对本发明的冷媒循环进行较好的利用，大大降低了一体式空气压缩机的能耗。，下面是一种一体式空气压缩机及其控制方法专利的具体信息内容。
1.一种一体式空气压缩机，包括油气分离器(1)，空气压缩机(5)，其特征在于：所述油气分离器(1)连接有双层冷却器(2)，所述双层冷却器(2)与冷媒冷凝器(4)和蒸发器(3)连接。
2.根据权利要求1所述的一种一体式空气压缩机，其特征在于：双层冷却器(2)包括油气层(13)和冷媒层(12)，所述油气层开有冷却器出油口(6)、冷却器进油口(7)，冷却器进气口(8)，冷却器出气口(11)，所述冷媒层(12)开有冷媒入口(9)和冷媒出口(10)。
3.根据权利要求2所述的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述冷媒入口(9)为单向阀。
4.根据权利要求2所述的的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述冷媒冷凝器(4)包括冷媒冷凝入口和冷媒冷凝出口，所述冷媒冷凝入口与冷媒出口通过冷媒管道连接；
所述蒸发器(3)包括蒸发进气口，蒸发出气口，蒸发冷媒入口和蒸发冷媒出口，所述蒸发冷媒入口与冷媒冷凝出口通过冷媒管道连接，所述蒸发冷媒出口通过冷媒管道与冷媒入口(9)连接。
5.根据权利要求1所述的的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述油气分离器(1)通过油气混合管路连接有空气压缩机(5)，所述冷却器出油口与空气压缩机(5)通过油管道连接。
6.一种一体式空气压缩机的控制方法，其特征在于，包括：
S1、采集环境参数；
S2、将冷媒冷凝器(4)功率，空气压缩机(5)输出的混合的油和气的流量作为可调动作参数；
S3、设定预期的蒸发器(3)输出气体绝对湿润度，以总能耗，蒸发器(3)输出的气体流量和蒸发器输出的气体绝对湿润度为基础构建奖励函数，构造基于DQN的深度强化学习模型；
S4、对深度强化学习模型进行预训练，然后投入实际工作中同步完成探索训练优化和工作实施。
7.根据权利要求6所述的的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述步骤S1中的采集环境参数是指以序列的形式采集环境参数，以t来对每个时刻的环境参数进行计数，t时刻的环境参数St包括了蒸发器(3)输出的气体绝对湿润度Dt，冷媒出口(10)冷媒的压强 冷媒冷凝出口冷媒的压强 冷却器进油口的油温，冷却器进气口的气体温度。
8.根据权利要求7所述的的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述步骤2中可调动作参数包括，将上调冷凝功率，下调冷凝功率，上调空气压缩机输出流量，下调空气压缩机输出流量，不动作共五个动作作为的可执行动作。
9.根据权利要求8所述的的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述步骤S3中的深度强化学习模型包括环境参数特征提取神经网络，动作输出价值神经网络，特征预测神经网络，动作预测神经网络；
所述环境参数特征提取神经网络的输入参数为St，输出为 所述 为提取
到的环境参数的特征表示；
所述动作输出价值神经网络的输入参数为 输出为每个可执行动作的预期最大累积奖励Qt，将最大的预期最大累积奖励Qtmax所对应的动作作为实际执行动作；
所述特征预测神经网络的输入参数为St，Qt，输出为对 进行预测的
所述动作预测神经网络的输入参数为 和 输出为对Qt的预测Q′t；
所述深度强化学习的奖励函数为
D为设定预期的蒸发器输出
气体绝对湿润度，ε和τ为大于0的影响因子，μ和δ作为放大系数，为正整数；
所述深度强化学习的损失函数为
其中，Qt，a为t时刻执行的动作的预期最大累积奖励，Qt+1max为t+1时刻可选的动作中，数值最大的预期最大累积奖励，γ为影响因子。
10.根据权利要求8所述的的一种一体式空气压缩机，其特征在于：所述冷凝功率设有最高上调功率，所述空气压缩机(5)输出流量设有最大输出流量。
一种一体式空气压缩机及其控制方法
技术领域
背景技术
多种功能汇聚到一个设备里时，通常会产生设备总体积过大的问题，并且多种多种功能一
起使用，也会造成较大的能耗浪费，尤其是为干燥气体提供循环动力的压缩机，占据了较大
的体积和能耗
发明内容
媒在高温油气的加热下，由热胀冷缩原理发生膨胀，使得双层冷却器中的冷媒压强大于双
层冷却器外的冷媒，不同的压强为冷媒循环提供了动力，通过与冷媒冷凝器连接，使得流经
冷媒冷凝器的冷媒温度大大降低，进一步增加了双层冷却器内冷媒与双层冷却器外冷媒的
压强差，加强了冷媒的循环动力，一方面不再需要压缩机提供动力降低了能耗，减小了总体
积，另一方面对油气的热量循环利用，进一步减小了能耗。
在经过双层冷却器时，会受到同处于双层冷却器中的高温的油气的加热，改变压强，使双层
冷却器中的冷媒压强增大，为冷媒循环提供动力
机中重复利用，优化资源使用效率。
能，使得该设备的控制程序能够自行寻找到最佳的控制方案，使得能耗最低。
度Dt，冷媒出口冷媒的压强 冷媒冷凝出口冷媒的压强 总能耗Wt，蒸发器输出的气体流
量At，冷却器进油口的油温，冷却器进气口的气体温度，将 和 作为环境输入参数，使得
控制程序在控制设备运行时能够较好的识别压强差为冷循环提供的动力影响，有利于做出
调节策略，降低总能耗。
过该五个动作，使得控制程序能够自由调节可调动作参数；
气体流量，ε和τ为大于0的影响因子，μ和δ作为放大系数，为正整数；
Qt和Q′t差异度的计算，当优化训练深度强化学习模型时，损失函数趋于最小，则上述两个差
异度不断减小，Qt和Q′t差异度的减小使得提取的环境特征只和动作所能影响的环境参数有
关，降低噪声对控制程序的干扰， 和 差异度的减小代表对环境的熟悉度
不断加强。
2μ 2δ
时，-(Dt-D) -(At-A) 会促使控制程序将湿度和空气输出流量保持在设定值附近，当不在
设定值附近时，将会由于放大系数影响带来巨大的负奖励，从而保证控制程序将湿度和空
气输出流量维持在设定值附近， 使得能耗越低时，总的累积奖励越高，从而促进智能控制
程序探索低能耗的控制策略。
具体实施方式
示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术
语不能理解为对本发明的限制。
器2，使油气分离器1输出的高温气体和油与冷媒共同汇聚在双层冷却器2中，使得处于高温
状态的油与高温气体在冷媒的作用下冷却，冷媒在高温油气的加热下，由热胀冷缩原理发
生膨胀，使得双层冷却器2中的冷媒压强大于双层冷却器外的冷媒，不同的压强为冷媒循环
提供了动力，通过与冷媒冷凝器4连接，使得流经冷媒冷凝器4的冷媒温度大大降低，进一步
增加了双层冷却器2内冷媒与双层冷却器2外冷媒的压强差，加强了冷媒的循环动力，一方
面不再需要压缩机提供动力降低了能耗，减小了总体积，另一方面对油气的热量循环利用，
进一步减小了能耗。
10，将油气层和冷媒层合并在一个双层冷却器中，使得冷媒在经过双层冷却器2冷媒层12
时，会受到同处于双层冷却器2油气层13中的高温的油气的加热，改变压强，使双层冷却器2
中的冷媒压强增大，为冷媒循环提供动力
入口9连接，采取上述设置，使得冷媒在流出冷媒冷凝器4后，能在蒸发器3中进一步冷却气
体凝结气体中的水分，加强干燥效率。
复利用，优化资源使用效率。
却器2的油气层13中，将气体通过冷却器进气口8输送到双层冷却器2的油气层13中。
热，冷媒发生膨胀，使得双层冷却器2中冷媒的压强远远大于双层冷却器2外冷媒的压强，单
向阀使得冷媒在压强的作用下单向推动冷媒流动，使得冷媒在冷凝器和双层冷却器2之间
发生循环流动。随着冷媒的循环流动，双层冷却器2中的油气被冷媒冷却，其中，被冷却的油
从冷却器出油口6流出，沿着油管道返回空气压缩机5中循环利用，被冷却的气体从冷却器
出气口11流出，沿着管道流入蒸发进气口在蒸发器3中进行除水，此时从冷媒冷凝器4中流
出的冷媒流经蒸发器3，进一步冷却凝结气体中的水分，加强干燥效率。
能，使得该设备的控制程序能够自行寻找到最佳的控制方案，使得能耗最低。
出口冷媒的压强 冷媒冷凝出口冷媒的压强 总能耗Wt，蒸发器输出的气体流量At，将
和 作为环境输入参数，使得控制程序在控制设备运行时能够较好的识别压强差为冷循
环提供的动力影响，有利于做出调节策略，降低总能耗。
动作，使得控制程序能够自由调节可调动作参数；
气体流量，ε和τ为大于0的影响因子，μ和δ作为放大系数，为正整数；
Qt和Q′t差异度的计算，当优化训练深度强化学习模型时，损失函数趋于最小，则上述两个差
异度不断减小，Qt和Q′t差异度的减小使得提取的环境特征只和动作所能影响的环境参数有
关，降低噪声对控制程序的干扰， 和 差异度的减小代表对环境的熟悉度
不断加强。
时，-(Dt-D)2μ-(At-A)2δ会促使控制程序将湿度和空气输出流量保持在设定值附近，当不在
设定值附近时，将会由于放大系数影响带来巨大的负奖励，从而保证控制程序将湿度和空
气输出流量维持在设定值附近， 使得能耗越低时，总的累积奖励越高，从而促进智能控
制程序探索低能耗的控制策略。
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