基于数据驱动的长短时记忆网络模型预测控制方法和装置

本发明提供了一种基于数据驱动的长短时记忆网络模型预测控制方法和装置，属于工业自动化控制技术领域，具体包括将tk‑1时刻球磨机的当前状态信息以及历史工作信息输入长短时记忆网络模型内，并预测出tk时刻的期望状态运算值；将tk时刻的期望状态运算值与球磨机t k‑1时刻实际测得的当前状态信息输入控制优化求解器，获得控制变量序列，该控制变量序列用于输出给球磨机的执行机构进行控制；当判定符合输出条件时，将控制变量序列输出至执行机构；当判定不符合输出条件时，基于tk时刻的球磨机设备的当前状态信息迭代调用长短时记忆网络预测模块预测tk+1时刻的状态输出至控制优化求解器。通过本申请的处理方案，提高了对球磨机运行状态的精准调控。