在工業冷卻場景中，冷卻水循環裝置需同時滿足流量穩定、溫度精準控制及壓力平衡的需求，但傳統單參數控制易因工況波動導致系統振蕩或能效低下。為此，基于流量-溫度-壓力多參數協同的閉環控制策略成為提升系統動態響應與穩定性的關鍵技術路徑。

　　多參數耦合機理與控制目標分解

　　冷卻水系統的核心參數存在強耦合關系：流量變化直接影響換熱效率，進而引發溫度波動；而壓力異常（如氣蝕或背壓過高）會限制流量調節范圍，甚至損壞泵體。協同優化需以“溫度精準控制”為最終目標，將流量與壓力作為中間調節變量。例如，在鋰電涂布機冷卻系統中，需將輥筒表面溫度控制在±0.5℃以內，同時確保泵出口壓力低于0.6MPa以避免管路泄漏，并維持流量在工藝要求的±3%波動范圍內。

　　分層控制架構與動態權重分配

　　采用“上層模型預測+下層PID調節”的分層控制架構。上層基于數字孿生模型，結合歷史數據與實時工況（如環境溫度、設備負載），預測未來5-10秒的參數變化趨勢，并生成流量、溫度、壓力的優化設定值；下層通過多變量PID控制器，根據傳感器反饋動態調整變頻泵轉速、電動閥開度及旁通回路流量。為解決參數沖突（如降溫需增大流量，但高壓需限制流量），引入動態權重分配算法：當溫度偏差超過閾值時，優先調整流量；當壓力接近安全限值時，暫停溫度調節并優先降壓。

　　工業驗證與能效提升

　　某光伏電池生產線的冷卻水循環系統應用該策略后，實現三大核心改進：

　　動態響應速度提升：溫度波動恢復時間從12秒縮短至4秒，滿足絲網印刷機對冷卻水瞬態穩定性的要求；

　　能效優化：通過避免過度冷卻與壓力冗余，泵組功耗降低22%，年節電量超50萬kWh；

　　設備壽命延長：壓力波動幅度下降60%，泵體氣蝕現象消除，維護周期從3個月延長至1年。

　　未來，隨著邊緣計算與AI算法的融合，多參數協同控制將向“自學習-自優化”方向發展，進一步突破復雜工況下的控制精度與能效極限。