一种烘箱温度控制系统及方法

本发明公开了一种烘箱温度控制系统及方法，系统设置有温度分布检测模块、神经网络训练预测模块、控制优化反馈模块，方法包括：获取隧道烘箱温度分布数据与相关影响参数，进行预处理；利用预处理后的温度分布数据与相关影响参数训练LSTM网络，对温度动态控制过程的PID参数进行预测；将LSTM神经网络模型集成到隧道烘箱温度控制系统的边缘计算单元中，进行实时在线的PID参数预测反馈；对预测输出的PID参数进行参数整定，采用粒子群算法对PID控制器的参数进行优化，输出最优PID参数组合；将最优PID参数组合应用到实际的隧道烘箱温度控制系统中，本发明不仅提升了系统中存在动态变化扰动的温度均匀性，还提升了温度控制的精度，同时缩短了整体的响应时间。