冷却水循环装置的闭环控制策略：流量-温度-压力多参数协同优化方法

　　在工业冷却场景中，冷却水循环装置需同时满足流量稳定、温度精准控制及压力平衡的需求，但传统单参数控制易因工况波动导致系统振荡或能效低下。为此，基于流量-温度-压力多参数协同的闭环控制策略成为提升系统动态响应与稳定性的关键技术路径。

　　多参数耦合机理与控制目标分解

　　冷却水系统的核心参数存在强耦合关系：流量变化直接影响换热效率，进而引发温度波动；而压力异常（如气蚀或背压过高）会限制流量调节范围，甚至损坏泵体。协同优化需以“温度精准控制”为最终目标，将流量与压力作为中间调节变量。例如，在锂电涂布机冷却系统中，需将辊筒表面温度控制在±0.5℃以内，同时确保泵出口压力低于0.6MPa以避免管路泄漏，并维持流量在工艺要求的±3%波动范围内。

　　分层控制架构与动态权重分配

　　采用“上层模型预测+下层PID调节”的分层控制架构。上层基于数字孪生模型，结合历史数据与实时工况（如环境温度、设备负载），预测未来5-10秒的参数变化趋势，并生成流量、温度、压力的优化设定值；下层通过多变量PID控制器，根据传感器反馈动态调整变频泵转速、电动阀开度及旁通回路流量。为解决参数冲突（如降温需增大流量，但高压需限制流量），引入动态权重分配算法：当温度偏差超过阈值时，优先调整流量；当压力接近安全限值时，暂停温度调节并优先降压。

　　工业验证与能效提升

　　某光伏电池生产线的冷却水循环系统应用该策略后，实现三大核心改进：

　　动态响应速度提升：温度波动恢复时间从12秒缩短至4秒，满足丝网印刷机对冷却水瞬态稳定性的要求；

　　能效优化：通过避免过度冷却与压力冗余，泵组功耗降低22%，年节电量超50万kWh；

　　设备寿命延长：压力波动幅度下降60%，泵体气蚀现象消除，维护周期从3个月延长至1年。

　　未来，随着边缘计算与AI算法的融合，多参数协同控制将向“自学习-自优化”方向发展，进一步突破复杂工况下的控制精度与能效极限。