一种基于聚类算法的篦冷机设备参数优化方法

本发明涉及篦冷机参数控制技术领域，公开了一种基于聚类算法的篦冷机设备参数优化方法，包括建模阶段，根据篦冷机特点获取两段样本数据，并以此分别训练出两段模型组，采用模型组获得聚类簇；寻优阶段，根据建立的聚类簇获取样本集合，对样本集合进行筛选后获得候选样本，对候选样本进行价值分数评估，得到寻优值；更新阶段，获取周期更新数据，对原始样本集进行替换后对模型进行训练，更新原始模型。本发明可自动实时监测篦冷机工况的变化并给出控制参数的值，减少操作员在篦冷机上的工作量，同时能够解释篦冷机参数调节的原因和数据来源，是结果更有说服力，提高可信度，且有效降低能耗。