一种基于混合神经网络的钢支撑轴力自伺服控制节的控制方法及系统

本发明公开了一种基于混合神经网络的钢支撑轴力自伺服控制节的控制方法及系统，本方案基于CNN‑BiLSTM‑Attention混合神经网络来自主调整钢支撑轴力自伺服控制节算法所得误差值，通过动态调整不同时间步的权重，使控制节的输出值与预设值的误差收敛至工程允许范围。本方案基于CNN‑BiLSTM‑Attention混合神经网络自主学习，由此来实现对钢支撑轴力自伺服控制节算法进行优化，能够更好地捕捉时间序列数据的长期依赖关系，提高控制参数组合的优化效果，从而提升钢支撑轴力的控制精度和系统稳定性。