摘要
本申请公开了一种集成控制器智能化分析与管理方法及系统,涉及集成控制领域,其在算力充裕的云端,利用历史数据完成复杂的空调系统辨识模型训练和最优PID参数策略的离线寻优,生成一个包含各种工况及其对应最优控制参数的专家策略库。随后,基于该策略库训练一个计算量小、推理速度快的轻量级代理模型。该代理模型被部署在资源受限的边缘控制器上。这样,边缘端无需执行复杂的在线优化计算,仅需将实时工况数据输入代理模型,即可快速推理出当前最优的PID参数。这种云端训练,边缘推理的架构,实现了控制器参数的在线、实时、智能化自整定,有效弥合了高级算法与工业落地之间的鸿沟。
技术关键词
系统辨识模型
集成控制器
空调工况
特征工程
PID控制器参数
管理方法
工况特征
监督学习模型
云端
策略
传感器
数据
控制误差
训练系统
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功耗
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