一种基于神经网络的真空浓缩管理系统

本发明提供了一种基于神经网络的真空浓缩管理系统，包括多源传感模块采集温度梯度、压力波动和溶液浓度数据；动态特征构造模块对数据进行分段及非线性特征映射；时空融合模块基于注意力机制生成动态耦合系数；可变拓扑神经网络模块包含可重构输入层、门控隐藏层及反馈输出层，采用双阈值自适应激活机制；多目标决策模块解析网络输出，生成真空泵频率调制信号、加热器脉宽控制信号及浓缩相变检测信号；概率化异常感知模块基于马氏空间距离计算偏离指数；闭环演化模块根据操作历史和偏离指数动态修正网络拓扑及激活参数。本发明可以实现对真空浓缩过程的精准控制和实时优化，提高浓缩效率、稳定性和产品质量，增强系统的自适应性和异常检测能力。