【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法及系统。
技术介绍
1、在工业自动化领域，冷轧机作为重要的生产设备，其控制系统的性能和稳定性对生产效率和产品质量具有决定性的影响。然而，传统的冷轧机控制系统在面对复杂多变的操作环境时，往往难以做到自适应调整，导致生产效率低下、能耗高以及产品质量不稳定等问题。
2、近年来，随着人工智能技术的快速发展，将ai技术应用于冷轧机控制系统以实现自适应控制已成为行业研究的热点。通过构建控制策略网络，并利用自适应性调控引擎对网络进行解析和调整，可以实现对冷轧机操作环境的智能感知和自适应控制。然而，现有的自适应性控制方法往往缺乏对控制策略网络的深入解析和优化。在构建控制策略网络时，通常只关注网络的整体性能，而忽略了对网络内部逻辑结构和节点功效的细致分析。这导致在面对复杂的冷轧机操作环境时，控制策略网络难以做到精确的自适应调整。
技术实现思路
1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法及系统。
2、第一方面，本申请提供一种基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，应用于ai控制系统，所述方法包括：
3、获取用于进行冷轧机控制系统的自适应性控制训练的第一控制策略网络，将所述第一控制策略网络加载到自适应性调控引擎，在利用所述自适应性调控引擎对所述第一控制策略网络进行网络解析时，获取反映所述第一控制策略网络的目标网络运行逻辑空间；
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5、对所述k个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点进行节点功效测试，生成所述k个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点的节点功效测试数据；
6、如果所述节点功效测试数据表征所述k个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点包含目标条件运行节点，则通过为所述目标条件运行节点所构建的节点增强方案，对所述目标条件运行节点进行节点增强配置，生成所述目标条件运行节点对应的增强运行节点，将所述增强运行节点所在的网络逻辑单元作为增强网络逻辑单元；
7、依据与所述增强网络逻辑单元所对应的自适应控制检索域，确定所述第一控制策略网络的自适应性控制信息，依据所述自适应性控制信息，对所述目标网络运行逻辑空间进行转换，生成适应于不同冷轧机操作环境的第二控制策略网络的网络配置指令数据；所述网络配置指令数据用于在所述冷轧机操作环境上执行所述第二控制策略网络。
8、第二方面，本申请实施例还提供一种ai控制系统，所述ai控制系统包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序依据该处理器加载并执行以实现以上第一方面的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法。
9、本申请的技术效果如下：
10、本申请实施例首先获取第一控制策略网络，并利用自适应性调控引擎对其进行解析，得到目标网络运行逻辑空间。通过对该目标网络运行逻辑空间的分解和节点功效测试，识别出需要增强的目标条件运行节点，并为其构建节点增强方案，使得增强后的网络逻辑单元（即增强网络逻辑单元）能够更好地适应不同的冷轧机操作环境。进一步地，依据增强网络逻辑单元的自适应控制检索域，确定第一控制策略网络的自适应性控制信息，并据此转换目标网络运行逻辑空间，生成第二控制策略网络的网络配置指令数据，可以直接应用于冷轧机操作环境，实现对冷轧机的精确、自适应控制，不仅提高了冷轧机的控制效率和灵活性，还降低了操作难度和人为错误的风险。
11、也即，本申请通过利用ai控制系统，获取并加载第一控制策略网络到自适应性调控引擎，并对其进行网络解析，从而获取目标网络运行逻辑空间。进一步地，将目标网络运行逻辑空间分解为k个网络逻辑单元，并对每个网络逻辑运行节点进行节点功效测试。如果某节点满足目标条件，就会通过节点增强方案进行增强配置，生成增强运行节点，并将其所在的网络逻辑单元视为增强网络逻辑单元。然后，依据与增强网络逻辑单元所对应的自适应控制检索域，确定第一控制策略网络的自适应性控制信息，并依据此信息，对目标网络运行逻辑空间进行转换，生成适应于不同冷轧机操作环境的第二控制策略网络的网络配置指令数据。由此，可以实现更灵活、更精确的冷轧机操作控制，以适应不同的操作环境，提高冷轧机的操作效率和质量。同时，通过对网络逻辑单元的自适应性控制，也有助于提高网络运行的稳定性和效率，降低了由于环境变化带来的对冷轧机操作的影响。
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1.一种基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，应用于AI控制系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述获取用于进行冷轧机控制系统的自适应性控制训练的第一控制策略网络，将所述第一控制策略网络加载到自适应性调控引擎，在利用所述自适应性调控引擎对所述第一控制策略网络进行网络解析时，获取反映所述第一控制策略网络的目标网络运行逻辑空间，包括：
3.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述对所述目标网络运行逻辑空间进行分解，生成所述目标网络运行逻辑空间的K个网络逻辑单元，包括：
4.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述K个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点包含待增强运行节点；
5.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述K个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点包含待增强运行节点；
6.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述K个网络
7.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述节点增强方案包括流程调控方案、资源调度增效方案、并发计算优化方案中的一种或多种；所述流程调控方案包括流程分段方案和流程整合方案；
8.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述K个网络逻辑单元中包含平面网络逻辑运行节点；
9.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述依据与所述增强网络逻辑单元所对应的自适应控制检索域，确定所述第一控制策略网络的自适应性控制信息，依据所述自适应性控制信息，对所述目标网络运行逻辑空间进行转换，生成适应于不同冷轧机操作环境的第二控制策略网络的网络配置指令数据，包括：
10.一种AI控制系统，其特征在于，所述AI控制系统包括处理器和计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有程序代码，该程序代码由该处理器加载并执行以实现权利要求1-9中任意一项所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，应用于ai控制系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述获取用于进行冷轧机控制系统的自适应性控制训练的第一控制策略网络，将所述第一控制策略网络加载到自适应性调控引擎，在利用所述自适应性调控引擎对所述第一控制策略网络进行网络解析时，获取反映所述第一控制策略网络的目标网络运行逻辑空间，包括：
3.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述对所述目标网络运行逻辑空间进行分解，生成所述目标网络运行逻辑空间的k个网络逻辑单元，包括：
4.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述k个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点包含待增强运行节点；
5.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述k个网络逻辑单元中的网络逻辑运行节点包含待增强运行节点；
6.根据权利要求1所述的基于冷轧机控制系统的自适应性控制方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：江龙翔，苏哲，刘艳桃，江民钰，钟玉荣，王睿思，
申请(专利权)人：广东云湾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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