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一种基于人工智能的制冷恒温槽自动控制系统

申请号: CN202410212561.1
申请人: 泰安德图自动化仪器有限公司
申请日期: 2024/2/27

摘要文本

本发明公开了一种基于人工智能的制冷恒温槽自动控制系统,包括温度采集模块、温度预测模块、用户界面设置模块、执行器模块、优化系统模块和系统监控模块。本发明属于数据处理技术领域,具体是一种基于人工智能的制冷恒温槽自动控制系统,本方案将预测温度与被测温度之间的残余信号转换成连续的时间序列,进行多次分解得到本征模态函数分量和残差项,进行模式混叠处理,提高温度采集的准确性和稳定性;构建温度预测模型,最小化实际温度值与神经网络预测值之间的误差调整连接权重;初始化神经网络参数,进行动作选择与噪音添加,并进行状态转换存储,计算损失函数和策略梯度,使用软更新方式对目标网络进行更新,提高系统稳定性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于人工智能的制冷恒温槽自动控制系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410212561.1
申请日 2024/2/27
公告号 CN117784849A
公开日 2024/3/29
IPC主分类号 G05D23/20
权利人 泰安德图自动化仪器有限公司
发明人 陈永鹏; 徐琨
地址 山东省泰安市高新区泰山新闻出版小镇A4地块5号楼(凤天路与配天门大街交汇处路西)

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的制冷恒温槽自动控制系统,其特征在于:该系统包括温度采集模块、温度预测模块、用户界面设置模块、执行器模块、优化系统模块和系统监控模块;所述温度采集模块具体为将恒温槽内部的温度数据进行标准化,将预测温度与被测温度之间的残余信号转换成连续的时间序列,多次分解得到本征模态函数分量和残差项,并进行异常特征提取和模式混叠处理;所述温度预测模块具体为构建温度预测模型,使用高斯核函数构建径向基函数神经网络,初始化连接权重系数,通过最小化实际温度值与神经网络预测值之间的误差调整连接权重,重复训练温度预测模型,进行实际温度预测;所述用户界面设置模块具体为设计用户界面;所述执行器模块具体为接收实时温度数据和控制信号执行相应的操作;所述优化系统模块具体为初始化神经网络参数,进行动作选择与噪音添加,进行状态转换存储,计算损失函数和策略梯度,使用软更新方式对目标网络进行更新;所述系统监控模块具体为远程监控系统并对故障进行预警。