【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于人工智能，具體是指一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法。
技術介紹
1、近年來，人工智能技術在機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺等領域取得了重大突破，為解決傳統控制器的局限性提供了新的思路。ai可以實現對大量數據的學習與分析，提取隱藏在復雜系統中的規律，自適應地調整控制策略，甚至預測系統未來的狀態，從而顯著提升控制系統的智能化水平；
2、但現有智能控制器技術還存在一定的缺陷，現有智能控制器受限于數據采集效率、處理能力復雜性，對系統狀態變化的響應不夠迅速，控制指令的生成可能存在延遲或精度不足，導致系統動態性能不佳，缺乏有效的在線調整機制，其控制性能可能會逐漸偏離最優狀態，依賴于預定義的控制規則或較為簡單的數學模型來處理控制任務，對于復雜、非線性或高度耦合的系統控制問題，難以實現精細化、智能化的控制決策，在故障預測與診斷方面較為薄弱，往往只能在故障發生后被動響應，缺乏有效的早期預警機制，為此，提出一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、ai處理模塊、決策執行模塊、反饋調整模塊和故障預測診斷模塊；
3、其中，所述數據采集模塊負責從被控系統的傳感器及其他監測裝置中實時獲取各類物理量、狀
4、其中，所述數據預處理模塊負責接收數據采集模塊傳輸的數據進行數據預處理；
5、其中，所述ai處理模塊通過提取數據中的特征進行處理，通過預設的控制策略，對采集到的數據進行特征提取、模式識別、趨勢預測等高級處理，生成控制指令；
6、其中，所述決策執行模塊接收ai處理模塊輸出的控制指令，將其轉化為具體的控制信號；
7、其中，所述反饋調整模塊通過監測控制效果，將實際系統響應與預期目標進行對比，通過閉環控制系統對ai處理模塊進行動態調整優化；
8、其中，所述故障預測診斷模塊通過ai對系統運行數據進行深度分析，識別異常模式，實現早期故障預警，并通過推理機制定位故障原因。
9、其中，所述數據采集模塊通過連接各種傳感器實時獲取系統狀態信息，設定采樣頻率，按照預設時間間隔從傳感器讀取數據。
10、其中，所述數據預處理模塊對采集到的原始數據進行初步校驗、格式轉換、噪聲過濾處理，將預處理后的數據封裝成控制器ai處理模塊可識別的格式，通過內部接口傳遞給ai處理模塊進行進一步分析。
11、其中，所述ai處理模塊根據控制任務和系統特性構建初始模型結構，對輸入數據進行特征提取工程處理，生成模型所需的特征向量，包括數值特征標準化、歸一化、離散特征編碼、時間序列特征提取；
12、通過處理好的數據，模型訓練將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，設置模型初始參數，使用訓練集數據在梯度下降迭代更新模型參數，直至達到預設的訓練輪數，在驗證集上評估模型性能，計算準確率、損失函數值指標，根據評估結果調整模型結構、參數訓練策略，將訓練好的模型封裝成控制器內部可調用的模塊，與數據采集模塊、決策執行模塊進行接口對接；
13、其中，邏輯回歸模型構建公式如下：
14、
15、其中，梯度下降模型訓練公式如下：
16、θt+1＝θt-η▽θj(θt)，
17、在公式中，η表示為學習率，j(θt)表示為損失函數，▽θj(θt)，表示為損失函數參數θ的梯度。
18、其中，所述決策執行模塊通過接收ai處理后的控制指令，根據解析結果，調用相應的控制算法或驅動程序，將指令轉化為具體的物理控制動作，通過通信協議與被控系統的執行機構進行實時交互，發送控制信號，接收執行機構的反饋信息，確認控制指令是否已正確執行。
19、其中，所述反饋調整模塊根據控制任務設定期望的目標狀態，通過數據采集模塊持續監測被控系統的實際運行狀態，與設定的目標進行對比，計算實際狀態與目標狀態之間的偏差，根據控制誤差，結合控制器的控制算法，生成反饋信號，將反饋信號送回ai處理模塊，觸發模型參數調整，更新控制器的控制策略。
20、其中，所述故障預測診斷模塊根據歷史故障數據，訓練異常檢測模型，用于實時識別系統運行中的異常模式，在運行過程中，持續接收系統狀態數據，通過異常檢測模型進行實時分析，一旦發現異常，立即觸發預警信號，對異常數據進行深度分析，提取與故障相關的特征信息，利用預先訓練好的故障診斷模型，結合故障特征和知識庫，進行故障類型和原因的預測。
21、其中，一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，具體實現步驟如下：
22、s1、實時采集被控系統的各類傳感器數據；
23、s2、對采集到的原始數據進行清洗、標準化、降噪等預處理操作；
24、s3、通過ai算法自動提取反映系統狀態的關鍵特征；
25、s4、根據系統的特性和控制任務，選擇合適的ai模型，利模擬數據對其進行訓練；
26、s5、在運行過程中，ai處理模塊實時接收新采集的數據，經模型計算生成最優控制指令，通過決策執行模塊作用于被控系統；
27、s6、根據系統運行反饋不斷更新模型參數，當系統特性發生變化時，控制器能迅速調整控制策略；
28、s7、利用ai模型對系統運行數據進行實時監控，通過異常檢測算法識別潛在故障模式，結合故障知識庫進行故障類型和原因預測。
29、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
30、1、本專利技術通過數據采集模塊實時獲取大量系統狀態信息，ai處理模塊能夠快速處理這些數據并生成精確的控制指令，使控制器能夠對系統變化做出即時反應，提高控制系統的動態響應速度和準確性；
31、2、本專利技術通過反饋調整模塊通過閉環控制機制持續監測系統實際運行狀態與設定目標之間的偏差，并據此調整ai處理模塊的模型參數，使控制器能夠適應系統特性的變化，保持良好的控制性能，故障預測診斷模塊能提前識別異常模式并觸發預警，增強了系統的故障應對能力，提升了整體系統的穩定性和可靠性；
32、3、本專利技術通過ai處理模塊運用先進的機器學習算法對復雜數據進行特征提取、模式識別和趨勢預測，超越了傳統控制器基于固定規則或簡單數學模型的控制方式，能夠處理更復雜的控制任務，實現更高級別的智能決策；
33、4、本專利技術通過故障預測診斷模塊基于歷史故障數據訓練異常檢測模型，可以實時監測系統運行狀態，及時發現潛在故障，不僅能夠提前預警，降低突發故障對系統的影響，還能通過故障診斷模型定位故障原因，指導維修人員快速排查和修復問題，縮短停機時間和維護成本。
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1.一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、AI處理模塊、決策執行模塊、反饋調整模塊和故障預測診斷模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述數據采集模塊通過連接各種傳感器實時獲取系統狀態信息，設定采樣頻率，按照預設時間間隔從傳感器讀取數據。
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述數據預處理模塊對采集到的原始數據進行初步校驗、格式轉換、噪聲過濾處理，將預處理后的數據封裝成控制器AI處理模塊可識別的格式，通過內部接口傳遞給AI處理模塊進行進一步分析。
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述AI處理模塊根據控制任務和系統特性構建初始模型結構，對輸入數據進行特征提取工程處理，生成模型所需的特征向量，包括數值特征標準化、歸一化、離散特征編碼、時間序列特征提取；
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述決策執行模塊通過接收
6.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述反饋調整模塊根據控制任務設定期望的目標狀態，通過數據采集模塊持續監測被控系統的實際運行狀態，與設定的目標進行對比，計算實際狀態與目標狀態之間的偏差，根據控制誤差，結合控制器的控制算法，生成反饋信號，將反饋信號送回AI處理模塊，觸發模型參數調整，更新控制器的控制策略。
7.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述故障預測診斷模塊根據歷史故障數據，訓練異常檢測模型，用于實時識別系統運行中的異常模式，在運行過程中，持續接收系統狀態數據，通過異常檢測模型進行實時分析，一旦發現異常，立即觸發預警信號，對異常數據進行深度分析，提取與故障相關的特征信息，利用預先訓練好的故障診斷模型，結合故障特征和知識庫，進行故障類型和原因的預測。
8.一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，具體實現步驟如下：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、ai處理模塊、決策執行模塊、反饋調整模塊和故障預測診斷模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述數據采集模塊通過連接各種傳感器實時獲取系統狀態信息，設定采樣頻率，按照預設時間間隔從傳感器讀取數據。
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述數據預處理模塊對采集到的原始數據進行初步校驗、格式轉換、噪聲過濾處理，將預處理后的數據封裝成控制器ai處理模塊可識別的格式，通過內部接口傳遞給ai處理模塊進行進一步分析。
4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述ai處理模塊根據控制任務和系統特性構建初始模型結構，對輸入數據進行特征提取工程處理，生成模型所需的特征向量，包括數值特征標準化、歸一化、離散特征編碼、時間序列特征提取；
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述決策執行模塊通過接收ai處理后的控制指令，根據解析結...
【專利技術屬性】
技術研發人員：宿媛，宿珂，王倩，劉仲民，
申請(專利權)人：蘭州安鈞電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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