一种车载制氧机车内氧气控制方法

本发明公开一种车载制氧机车内氧气控制方法，通过实时采集设备运行过程中的多源数据，采用基于循环神经网络的人工智能模型，充分利用其在时序数据建模中的高效性与动态记忆能力，建立多源数据之间的深度时序关联关系，实现对车内氧气浓度变化趋势的精准预测，并结合预测结果动态输出最优制氧控制指令，有效应对环境剧变与设备性能衰减带来的复杂调控需求，显著提升氧浓度控制的精准性与稳定性。本方案通过将GRU门控循环单元预测控制模型部署于制氧机主控单元的本地小型计算平台，支持在无外部服务器或网络依赖的条件下，独立完成实时推理与控制决策，大幅降低系统响应延迟，同时提高设备运行的安全性、稳定性与环境适应能力。