一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法

本发明公开了一种基于混合智能模型的氧气浓度调控方法。该方法包括以下步骤：采集多模态环境参数；利用卡尔曼滤波器对多模态环境参数进行优化估计，并对优化估计后的多模态环境参数进行特征提取；基于双向LSTM网络和Transformer模型构建氧气浓度预测模型，并利用近端策略优化算法和多模态特征数据对氧气浓度预测模型进行训练；利用实时的多模态环境参数和训练后的氧气浓度预测模型获取氧气浓度预测值；构建自适应比例积分微分控制器，利用氧气浓度预测值和自适应比例积分微分控制器生成通风设备控制指令，以进行氧气浓度调控。本发明能够精准控制氧气浓度，适用于矿山、医疗及工业等多种场景，为高精度氧气浓度控制提供了智能化解决方案。