摘要
一种数据‑机理融合驱动的松散回潮设备高性能控制系统,包括数据预处理与特征选择模块、松散回潮设备预测模型构建模块、强化学习最优设定值选择模块和基于机理的高性能控制模块;数据预处理与特征选择模块用于实现对松散回潮历史数据清洗和筛选松散回潮过程中主要特征变量;松散回潮设备预测模型构建模块用于实现基于滑动时间窗口的LSTM时间序列预测模型表征松散回潮设备动态模型;强化学习最优设定值选择模块利用SAC强化学习算法实现松散回潮生产过程中不同阶段的设定值选择。基于机理的高性能控制模块,实现对松散回潮生产过程中加水流量和热风温度暂态、稳态阶段的平稳控制。本发明实现了对烟叶松散回潮含水率的高鲁棒性、自适应精准控制的特点。
技术关键词
松散回潮设备
高性能控制系统
Pearson相关系数
高性能控制器
特征选择
时间序列预测模型
强化学习算法
热风
滑动时间窗口
数据
二阶欠阻尼系统
变量
控制模块
烟叶松散回潮
控制回路
更新网络参数
闭环控制系统
系统为您推荐了相关专利信息
数据分析方法
参数
挖掘算法
动态滑动窗口
特征选择
实时监测方法
表征水体污染
水质参数数据
合成孔径雷达影像
水污染监测技术
系统运维方法
深度学习模型
正则化方法
故障诊断模型
数据预处理方法
中央空调系统
监测方法
空调机组系统
数据
时序预测模型
智能预警分析方法
样本
产品全生命周期
多源异构数据
分群