摘要
本发明涉及工业控制技术领域,具体为一种基于PID的生箔机多级张力协同控制方法及系统,本发明首先通过在生箔机各级张力控制执行单元部署智能边缘计算节点,实时并行处理来自本地工艺监测单元的高频运行数据流。其次引入状态演变预测算法,结合多模态材料特性信息和时域注意力LSTM算法,精准预测张力动态波动趋势和设备部件演变趋势,并通过分层递阶的智能控制策略发送前馈调节指令;应用深度强化学习框架构建多级张力控制系统,通过与生箔机运行工况的交互,实现多级张力协同优化控制;最终根据深度强化学习框架的输出,动态调整生产调度策略并优化维护资源配置,全面提升生箔生产的稳定性、效率和产品质量。
技术关键词
深度强化学习
工艺监测单元
协同控制方法
LSTM算法
产品质量合格率
协同优化控制
资源配置优化
智能控制策略
生箔机
动态
循环冗余校验算法
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