摘要
本发明涉及离子发生器技术领域,公开了等离子发生器的实时监控系统及方法,该方法收集并预处理等离子发生器的历史运行数据、环境条件及配置参数,构建运行指标预测模型。通过实时获取当前数据并输入模型,预测未来运行指标,并与实时运行指标对比,标记偏差点。将状态监控过程建模为马尔可夫决策过程,定义状态空间、动作空间、奖励函数及输出策略,通过强化学习算法优化调整动作。基于训练好的状态监控决策模型进行实时监控,自动或经操作人员确认后执行最优调整动作。本发明实现了对等离子发生器的智能化状态监控和预测性维护,有效提升了设备性能及系统稳定性,具有显著的工业应用价值。
技术关键词
等离子发生器
监控方法
实时监控系统
决策
强化学习算法
偏差
离子发生器技术
梯度下降优化算法
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系统配置数据
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