本发明涉及远程流量控制，具体来说，涉及一种基于物联网的液压站远程流量控制方法及系统。
背景技术：
1、液压站是利用液压技术实现液体传动、控制和能量转换的设备，它主要由液压泵、储油器、控制阀、执行器等组件组成，用于驱动液压设备或执行液压控制任务，对保障液压系统的正常工作和性能至关重要。液压站通过液压泵从储油器中吸入液体，再通过管道输送到液压执行器或液压系统中；液压泵负责产生压力和流动，推动液体经过管道到达目标位置，同时，控制阀用于调节液体的流动方向、流速和流量，实现系统的精准控制。
2、然而，在液压站的远程流量控制中，液压泵、储油器、控制阀之间的动态平衡至关重要，它们的相互作用确保了液压系统的稳定运行。液压泵提供压力和动力源，将液体送入系统；储油器则存储液体并平衡系统压力，保障系统运行的平稳性；控制阀根据需求调节液体的流量和流向，精确控制系统的工作状态，如果这三者之间的协调失衡，流量和压力的不匹配将导致系统压力波动，进而影响系统的稳定性和可靠性。
3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于物联网的液压站远程流量控制方法及系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为此，本发明采用的具体技术方案如下：
3、根据本发明的一个方面，提供了一种基于物联网的液压站远程流量控制方法，该基于物联网的液压站远程流量控制方法包括以下步骤：
4、s1、利用预设的传感器组实时采集液压站的运行数据，并将运行数据传输至物联网平台进行预处理；
5、s2、基于预处理后的运行数据分析液压站中储油器的油量变化，并基于油量变化的预测结果启动跨区域油量预约调度；
6、s3、建立储油器、液压泵及控制阀之间的动态平衡模型，评估储油器、液压泵及控制阀之间的油量输送状态；
7、s4、按照油量输送状态对储油器内的油量进行输送，同时在油量输送过程中利用故障监测模型识别油量输送故障；
8、s5、依据识别的油量输送故障对储油器、液压泵及控制阀之间的油量输送状态进行调整，以实现对油量的远程控制。
9、优选的，液压站的运行数据包括储油器数据、液压泵数据及控制阀数据；
10、储油器数据包括储油器的储存能力、储油器内的油液储量及储油器的环境温度数据；
11、液压泵数据包括液压泵的每单位时间输出油量、液压泵的输出压力及液压泵的启停状态；
12、控制阀数据包括控制阀的开启程度、通过控制阀的油量及控制阀从接收指令到实际反应时间。
13、优选的，基于预处理后的运行数据分析液压站中储油器的油量变化，并基于油量变化的预测结果启动跨区域油量预约调度包括以下步骤：
14、s21、从预处理后的运行数据中提取储油器的环境温度数据，并对环境温度数据进行热分析；
15、s22、基于热分析结果计算油液密度及油液粘度，并基于油液密度及油液粘度判断油液在输送过程中的流动性，以判断油液的流动能力；
16、s23、基于油液的流动能力并结合储油器内的油液储量，预测未来时间段储油器内的油量变化；
17、s24、将预测的油量变化与油量临界水平进行比对，若预测油量下降至临界水平，则对其余区域的储油器进行预约，并执行跨区域油量调度。
18、优选的，基于油液的流动能力并结合储油器内的油液储量，预测未来时间段储油器内的油量变化包括以下步骤：
19、s231、基于油液的流动能力识别并选择影响储油器内的油量变化的主要因素；
20、s232、从历史记录中提取历史样本油量序列，并利用时间序列分解算法确定历史样本油量序列的趋势成分及周期性成分；
21、s233、构建并训练基于bp神经网络的油量预测模型，在油量预测模型的训练过程中确定网络输入层、网络输出层及网络隐含层的节点数，并分别计算隐含层输出及输出层输出；
22、s234、基于隐含层输出及输出层输出判断油量预测模型的模型误差是否在预设范围内，若油量预测模型的模型误差超出预设范围时，则持续对油量预测模型进行训练；
23、s235、将储油器内的油液储量及主要因素作为训练完成后的油量预测模型的输入，并通过训练完成后的油量预测模型输出未来时间段储油器内的油量变化的预测结果。
24、优选的，将预测的油量变化与油量临界水平进行比对，若预测油量下降至临界水平，则对其余区域的储油器进行预约，并执行跨区域油量调度包括以下步骤：
25、s241、将未来时间段储油器内的油量变化与油量临界水平进行比对，若储油器的油量变化低于油量临界水平时，则执行步骤s242，否则，则持续对储油器内的油量变化进行监测；
26、s242、结合液压站中所有储油器的部署位置，采用分层法对各储油器进行分层管理，实现对各储油器的层级划分，并执行对各层级储油器的预约；
27、s243、利用有向无环图表示各层级储油器的油量调度次序，其中，有向无环图中每个结点表示一个储油器，每条边表示将其中一个储油器内的油量调度到另一个储油器的油量调度路径；
28、s244、采用剪枝法优化油量调度路径，消除在油量调度过程中的冗余路线，同时结合各层级储油器的部署位置筛选出最优油量调度路径；
29、s245、在对各层级储油器的预约完成后，则按照最优油量调度路径执行油量调度，以调整各储油器之间的油量分配。
30、优选的，结合液压站中所有储油器的部署位置，采用分层法对各储油器进行分层管理，实现对各储油器的层级划分，并执行对各层级储油器的预约包括以下步骤：
31、s2421、采集储油器在液压中的部署位置，并基于部署位置利用分层法对各储油器进行层级划分；
32、s2422、计算各层级储油器的可调度个数，若可调度个数为1时，则对当前储油器执行预设时刻的调度预约操作，并在调度预约操作完成后跳转至步骤s2423；若可调度个数大于1时，则跳转至步骤s2424；
33、s2423、判断预设时刻的协同储油器备是否全部处于空闲状态，并预测处于空闲状态的协同储油器的结束时刻，并预约所有协同储油器在结束时刻开始执行油量调度；
34、s2424、按照各层级储油器之间的共性和优先级确定处理顺序，并针对具有最高处理顺序的协同储油器，按照步骤s2422中确定的预设时刻对优先协同储油器进行预约操作，并按照优先级顺序依次递减执行调度预约。
35、优选的，建立储油器、液压泵及控制阀之间的动态平衡模型，评估储油器、液压泵及控制阀之间的油量输送状态包括以下步骤：
36、s31、从液压站的运行数据中提取储油器数据、液压泵数据及控制阀数据，并分析储油器、液压泵和控制阀的性能参数，性能参数包括最大容量、最大输出流量、调节范围及响应时间；
37、s32、建立动态平衡模型，将储油器、液压泵和控制阀分别作为动态平衡模型的参与者，并利用动态平衡模型分析各参与者之间的油量输送状态；
38、s33、在遗传算法中引入信息熵计算设计适应度函数，并利用适应度函数求解动态平衡模型。
39、优选的，建立动态平衡模型，将储油器、液压泵和控制阀分别作为动态平衡模型的参与者，并利用动态平衡模型分析各参与者之间的油量输送状态包括以下步骤：
40、s321、基于储油器、液压泵和控制阀的性能参数建立动态平衡模型，并分别将储油器、液压泵和控制阀分别作为动态平衡模型的参与者；
41、s322、将储油器、液压泵及控制阀两两之间任意形成子联盟，并利用能量检测算法进行子联盟共享感知；
42、s323、为每个参与者建立效用函数，若参与者的效用函数值大于所在子联盟的效用函数值，则表明该参与者在当前配置下被低效利用，则将该参与者从所在联盟中分裂出来，并单独加入其他子联盟；
43、s324、若任意两个子联盟合并后的效用函数值大于分别独立的效用函数值之和，则将当前两个子联盟合并为一个新的子联盟；
44、s325、在新的子联盟形成后，新的子联盟中的参与者共享性能参数，联盟首领根据预定的决策规则调整各参与者的性能参数，并基于调整后的性能参数分析各参与者之间的油量输送状态。
45、优选的，效用函数的表达式为：
46、；
47、式中，表示子联盟 s的漏检概率；
48、表示子联盟 s的惩罚函数；
49、 v表示效用函数值；
50、表示子联盟 s中检测概率的增函数；
51、 m表示对参与者的决策产生的影响；
52、 d表示参与者之间的距离；
53、 f表示参与者属性。
54、根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于物联网的液压站远程流量控制系统，该基于物联网的液压站远程流量控制系统包括数据采集模块、油量预测模块、动态平衡分析、故障监测模块及流量控制模块；
55、数据采集模块与油量预测模块、动态平衡分析模块、故障监测模块及流量控制模块之间依次连接；
56、数据采集模块，用于利用预设的传感器组实时采集液压站的运行数据，并将运行数据传输至物联网平台进行预处理；
57、油量预测模块，用于基于预处理后的运行数据分析液压站中储油器的油量变化，并基于油量变化的预测结果启动跨区域油量预约调度；
58、动态平衡分析模块，用于建立储油器、液压泵及控制阀之间的动态平衡模型，评估储油器、液压泵及控制阀之间的油量输送状态；
59、故障监测模块，用于按照油量输送状态对储油器内的油量进行输送，同时在油量输送过程中利用故障监测模型识别油量输送故障；
60、流量控制模块，用于依据识别的油量输送故障对储油器、液压泵及控制阀之间的油量输送状态进行调整，以实现对油量的远程控制。
61、本发明的有益效果为：
62、1、本发明通过实时采集运行数据使得能够快速准确地获得液压站的运行状况，为后续的决策提供即时数据支持，并基于运行数据分析储油器的油量变化可以有效预测未来的油量需求，实现油量的优化配置，同时启动跨区域油量预约调度能够实现资源的跨区域优化，保证液压站能够高效、稳定运行，减少因油量不足而导致的停机时间，通过建立储油器、液压泵及控制阀之间的动态平衡模型，可以更准确地评估油量输送状态，为调整策略提供科学依据，利用故障监测模型在油量输送过程中识别油量输送故障，能够及时发现并处理问题，进而实现对油液流量的远程控制，提高了操作的灵活性。
63、2、本发明通过对环境温度数据进行热分析，可以更准确地理解温度变化对油液性质的影响，为油液管理提供科学依据，利用热分析帮助预测油液在不同环境条件下的行为，指导油液的有效使用，避免因温度变化导致的性能不佳，同时基于油液密度和粘度的计算，可以准确判断油液的流动能力，帮助设计更有效的输送策略，降低能耗，提升输送效率，通过预测储油器内未来时间段的油量变化，提前做出资源调配和调度计划，避免资源短缺或过剩的问题。
64、3、本发明通过分析储油器、液压泵和控制阀的性能参数能够更好地理解各设备的运行极限和优化潜力，从而对它们进行性能优化，提升系统整体效率，同时将储油器、液压泵和控制阀视为动态平衡模型的参与者，能够有效地分析和协调它们之间的油量输送状态，保证系统的协调运行，避免油量过多或不足的情况，并通过动态平衡模型有助于在各参与者之间合理分配资源，确保油液资源得到高效利用，同时减少能耗和运行成本。