摘要
本发明公开了一种磷虾船废热温度控制方法、模型、设备及存储介质,所述方法包括:采集磷虾船废气管道的废热功率和废热压力,并根据废热功率和废热压力生成时间相关的废热序列;通过VMD算法模型将时间相关的废热序列分解为预设数量的废热子序列,根据预设数量的废热子序列通过GWO算法模型优化Elman神经网络的模型参数,并通过优化后的Elman神经网络进行温度预测,以使预设温度控制模型基于预测废热温度和实际废热温度通过PID控制器实现目标磷虾船废热温度控制。本发明通过VMD‑GWO‑Elman‑PID的组合模型实现较好的温度控制和较短的训练时间,从而显著提高磷虾船废热温度控制精度。
技术关键词
Elman神经网络
算法模型
温度控制方法
PID控制器
功率
序列
压力
位点
PID控制算法
温度控制设备
数据
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参数
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