摘要
本发明公开了一种基于多模态数据融合的真空炉AI压力控制方法,属于真空炉压力控制技术领域。该方法通过NI CompactRIO平台及IEEE 1588协议同步采集包括炉腔压力时序数据、加热区温度时序数据和气体流量时序数据的炉压力数据,并经局部离群因子算法、小波变换和卡尔曼滤波处理后,提取包括时域特征、频域特征和多模态关联特征的炉压力特征向量。构建AI压力控制模型,将炉压力特征向量输入AI压力控制模型,生成炉压力控制参数并转换为炉压力控制指令执行,同时对执行过程进行安全监测,异常时执行预设的安全策略并增量更新AI压力控制模型。本发明实现了真空炉压力的精准控制,提升了真空炉压力控制的安全性和自适应能力。
技术关键词
多模态数据融合
压力控制方法
真空炉
压力控制参数
时域特征
频域特征
时序
炉腔
皮尔逊相关系数
IEEE1588协议
物理传感器
神经网络结构
卡尔曼滤波
气体流量传感器
压力控制技术
融合特征
频率
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多模态数据融合
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无人机飞行路径
联网设备
时间同步
模态特征
多模态数据融合
交叉注意力机制
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融合特征
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工况特征
剩余使用寿命
性能评估方法
时域特征