基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法

本发明提供基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法，属于神经网络溶解度预测技术领域。本发明构建了涡旋动力学约束的物理信息神经网络模型，将流体力学方程和气体溶解定律作为硬约束嵌入损失函数，通过梯度反向传播同步优化数据拟合与物理规律匹配。利用多尺度时空注意力单元处理传感数据，通过小波变换分层提取信号特征。通过迁移适配模块将产线拓扑抽象为图结构，计算差异度以自适应迁移模型参数。基于预测值动态优化灌装压力，通过PID参数实时调整机制响应溶解度偏差。本发明提高了溶解度预测的准确性和鲁棒性，增强了模型对噪声的抑制能力和对拓扑变化的适应性，提升了控制系统的稳定性和响应速度。