基于人工智能的阀门执行器自适应控制方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的阀门执行器自适应控制方法及系统，涉及工业自动化控制技术领域，含多模块，数据采集模块用多模态传感器融合技术采集多维度数据，依运行状态动态调整采集频率，数据预处理模块借助深度卷积自编码器清洗数据，用改进方法归一化，模型训练模块构建融合注意力机制的时空图卷积网络模型，采用对抗训练优化，控制策略生成模块结合强化学习和模型预测控制技术，考虑稳定性和能耗生成策略，指令执行模块通过多线程并行执行指令，保障动作平稳。本发明优势显著，它能精准采集和处理数据，强大的自适应能力可应对各种工况变化，具备高效故障诊断与处理能力，动态评估和优化性能，提升生产效率，为工业生产带来诸多便利。