本发明专利技术涉及自动控制技术领域，具体为基于多路pid温度控制器的温度控制方法及系统，包括以下步骤：利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用K‑均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，获取实时温度数据。本发明专利技术中，无线传感网络结合K‑均值聚类，增强传感器位置的优化与数据实时准确性，利用循环神经网络与长短时记忆网络，实现未来温度预测与自动参数调整，模糊Petri网与模糊逻辑为系统处理不确定与复杂场景提供策略，非支配排序遗传算法确保策略的最优化，与云端的结合，带来远程监控与实时数据修正能力，增强系统扩展性与适应力，深度Q网络为自主优化与调整提供基础，提高系统效率与自主性。
1、自动控制是一门关于系统自动调节和控制的学科，涉及传感器、执行器、控制算法等多个方面。它的目标是通过对控制对象的监测和反馈，自动调节系统的状态或输出，以实现期望的目标效果。
2、在温度控制方面，基于多路pid温度控制器的方法是一种常用的温度控制技术。pid控制器是一种经典的反馈控制器，它通过计算误差的比例、积分和微分，以反馈控制的方式实现对温度的精确控制。该方法的目的是在多个温度控制点上精确控制温度，使其维持在预定的设定点上。通过多路pid温度控制器，可以同时监测和控制多个温度点，实现对整个系统的温度控制。通过对pid参数进行优化调节，系统能够快速响应、稳定性好，并实现更准确的温度控制。因此，基于多路pid温度控制器的方法在自动控制领域被广泛应用于温度控制系统。
3、在现有基于多路pid温度控制器的方法中，在传感器的部署上通常缺乏优化机制，可能导致数据获取不准确或不全面。在温度预测方面，传统方法通常基于简单的数学模型或者没有进行任何预测，这限制了其对复杂环境的适应能力。现有方法通常没有考虑模糊逻辑和复杂的控制策略，因此在面对不确定性和系统复杂性时会处理困难。大多数现有方法缺乏高级优化算法，如非支配排序遗传算法，限制了其在找到最优解方面的能力。大多现有方法还没有实现与云端平台的接入，导致其在远程控制和数据分析方面的能力十分有限。现有方法通常缺乏自主学习和优化机制，需要人工干预，这大大限制了其效率和自主性。
r/>技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于多路pid温度控制器的温度控制方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于多路pid温度控制器的温度控制方法，包括以下步骤：
3、s1：利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用k-均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，获取实时温度数据；
4、s2：基于所述实时温度数据，采用循环神经网络和长短时记忆网络算法建立温度预测模型，并利用adam优化算法进行参数优化，生成未来温度预测模型；
5、s3：根据所述未来温度预测模型，应用模糊petri网理论和模糊逻辑，将多路温度控制系统建模为离散事件控制系统，采用状态转移矩阵与模糊逻辑规则进行状态转移和决策，生成基于预测的温度控制策略；
6、s4：利用所述基于预测的温度控制策略，应用非支配排序遗传算法进行求解，得到最优温度控制策略；
7、s5：将所述最优温度控制策略应用到多路pid温度控制器中，与云端平台接入，通过实时数据分析和使用卡尔曼滤波算法进行数据修正和优化，建立远程温度控制系统；
8、s6：获取所述远程温度控制系统数据，利用深度q网络算法进行反馈增强学习，自动调整pid参数，持续优化温度控制策略，生成优化后的自主控制策略。
9、作为本专利技术的进一步方案，利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用k-均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，获取实时温度数据的步骤具体为：
10、s101：在多组温度控制点部署无线传感器节点，进行温度实时监测和数据传输，得到初步的实时温度数据和传感器节点布局；
11、s102：基于所述初步的实时温度数据和传感器节点布局，利用k-均值聚类算法对传感器部署位置和数量进行精细化调整，得到优化后的传感器布局；
12、s103：基于所述优化后的传感器布局，实施数据清理和预处理工作，包括异常值处理和数据正则化，得到清理后的实时温度数据；
13、s104：保存所述清理后的实时温度数据和优化后的传感器布局信息，实现无线传感网络并优化传感器位置。
14、作为本专利技术的进一步方案，基于所述实时温度数据，采用循环神经网络和长短时记忆网络算法建立温度预测模型，并利用adam优化算法进行参数优化，生成未来温度预测模型的步骤具体为：
15、s201：导入实现无线传感网络并优化传感器位置的数据，利用循环神经网络和长短时记忆网络进行温度预测模型构建，生成初步未来温度预测模型；
16、s202：基于所述初步未来温度预测模型，采用adam优化算法进行参数调优和训练，得到参数优化后的温度预测模型；
17、s203：对所述参数优化后的温度预测模型进行模型评估和验证，得到验证后的未来温度预测模型；
18、s204：保存所述验证后的未来温度预测模型及其参数配置，基于所述实时温度数据，建立未来温度预测模型。
19、作为本专利技术的进一步方案，根据所述未来温度预测模型，应用模糊petri网理论和模糊逻辑，将多路温度控制系统建模为离散事件控制系统，采用状态转移矩阵与模糊逻辑规则进行状态转移和决策，生成基于预测的温度控制策略的步骤具体为：
20、s301：将多路温度控制系统的指标、状态和控制策略转化为离散事件和控制信号，生成初步的离散事件控制系统模型；
21、s302：基于所述未来温度预测模型预测的温度信息，输入到初步的离散事件控制系统模型中，生成初步的预测温度控制策略；
22、s303：利用所述初步的预测温度控制策略，应用模糊petri网理论和模糊逻辑，进行状态转移和决策，得到基于模糊逻辑的预测控制策略；
23、s304：保存所述基于模糊逻辑的预测控制策略，建模多路温度控制系统，并生成基于预测的温度控制策略。
24、作为本专利技术的进一步方案，利用所述基于预测的温度控制策略，应用非支配排序遗传算法进行求解，得到最优温度控制策略的步骤具体为：
25、s401：引入基于预测的温度控制策略，设定初步目标函数和约束条件，得到初步遗传算法模型；
26、s402：基于所述初步遗传算法模型，采用非支配排序遗传算法对模型进行优化求解，获得温度控制策略的遗传算法解集；
27、s403：对所述温度控制策略的遗传算法解集进行排序与筛选，取适应度最优解作为输出，得到优选的遗传算法解；
28、s404：基于优选的遗传算法解，构建与实际应用场景相匹配的温度控制策略，作为最优温度控制策略。
29、作为本专利技术的进一步方案，将所述最优温度控制策略应用到多路pid温度控制器中，与云端平台接入，通过实时数据分析和使用卡尔曼滤波算法进行数据修正和优化，建立远程温度控制系统的步骤具体为：
30、s501：引入所述最优温度控制策略，设计多路pid控制算法，得到多路pid温度控制策略；
31、s502：基于多路pid温度控制策略，与云端平台建立数据接口，实现数据传输，生成实时温度数据云端接口；
32、s503：利用所述实时温度数据云端接口获取数据，采用卡尔曼滤波算法对数据进行实时修正和优化，得到修正本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用K-均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，获取实时温度数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，基于所述实时温度数据，采用循环神经网络和长短时记忆网络算法建立温度预测模型，并利用Adam优化算法进行参数优化，生成未来温度预测模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，根据所述未来温度预测模型，应用模糊Petri网理论和模糊逻辑，将多路温度控制系统建模为离散事件控制系统，采用状态转移矩阵与模糊逻辑规则进行状态转移和决策，生成基于预测的温度控制策略的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，利用所述基于预测的温度控制策略，应用非支配排序遗传算法进行求解，得到最优温度控制策略的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，将所述最优温度控制策略应用到多路PID温度控制器中，与云端平台接入，通过实时数据分析和使用卡尔曼滤波算法进行数据修正和优化，建立远程温度控制系统的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，获取所述远程温度控制系统数据，利用深度Q网络算法进行反馈增强学习，自动调整PID参数，持续优化温度控制策略，生成优化后的自主控制策略的步骤具体为：
8.基于多路pid温度控制器的温度控制系统，其特征在于，所述基于多路pid温度控制器的温度控制系统用于执行权利要求1-7任一所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，所述基于多路pid温度控制器的温度控制系统是由传感器网络布局模块、温度预测模块、离散控制建模模块、优化控制策略模块、云端数据处理模块、实时数据校正模块、自主控制优化模块组成。
9.根据权利要求8所述的基于多路pid温度控制器的温度控制系统，其特征在于，所述传感器网络布局模块部署无线传感器节点并采用K-均值聚类算法优化传感器位置，生成优化后的传感器网络布局；
10.根据权利要求8所述的基于多路pid温度控制器的温度控制系统，其特征在于，所述传感器网络布局模块包括节点部署子模块、数据采集子模块、位置优化子模块；
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【技术特征摘要】
1.基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，利用无线传感网络在多组温度控制点上部署传感器节点，使用k-均值聚类算法对传感器位置进行优化，实现无线传感网络并优化传感器位置，获取实时温度数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，基于所述实时温度数据，采用循环神经网络和长短时记忆网络算法建立温度预测模型，并利用adam优化算法进行参数优化，生成未来温度预测模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，根据所述未来温度预测模型，应用模糊petri网理论和模糊逻辑，将多路温度控制系统建模为离散事件控制系统，采用状态转移矩阵与模糊逻辑规则进行状态转移和决策，生成基于预测的温度控制策略的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，利用所述基于预测的温度控制策略，应用非支配排序遗传算法进行求解，得到最优温度控制策略的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于多路pid温度控制器的温度控制方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂祖寿，
申请(专利权)人：广州市云控供应链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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