【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机应用，具体涉及一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法。
技术介绍
1、传统控制系统在工厂中具有一定的滞后性，在现如今的生产方式下无法满足高质量、高效率、低功耗的生产条件，这些缺点可能限制了企业在竞争激烈的市场环境中的表现。传统控制系统通常依赖于人工干预和手动调整，缺乏实时数据和反应速度。这使得它们无法及时适应生产环境的变化，导致生产效率低下和生产成本上升。同时生产线不灵活，传统控制系统往往设计固化，难以灵活调整以适应市场需求的变化。这意味着生产线可能无法快速转换生产任务或适应新产品的要求，从而错失市场机会。传统控制系统受制于人为干预和操作技能，因此生产质量往往难以保障。由于人为因素的影响，产品可能存在缺陷率较高的问题，导致客户满意度降低和售后服务成本增加。信息孤岛和数据管理困难，传统控制系统通常无法有效整合生产数据并进行分析，导致信息孤岛的问题。缺乏对生产数据的深入理解和分析可能导致企业错失优化生产过程的机会。
2、而相对于传统控制系统，分布式算力引擎系统具有更高的精度和稳定性、实时优化能力、更高的生产效率和质量、更低的成本和能源消耗，以及更好的适应性和灵活性，从而为企业带来更大的经济效益。分布式算力引擎系统利用先进的算法和实时数据来监控和调整生产过程中的参数，从而实现更高的精度和稳定性。与传统的手动或简单自动控制相比，分布式算力引擎系统能够更精确地控制生产过程，减少波动和变化。分布式算力引擎系统可以实时地根据生产数据和目标进行优化和调整。它能够快速响应生产环境的变化，并采取适当的措施来保持
技术实现思路
1、本专利技术针对上述的传统控制系统在工厂中所存在的技术问题，提出一种方法简单、操作方便的分布式算力引擎优化控制方法。为了达到上述目的，本专利技术提出一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，包括以下步骤：
2、s1、收集不同生产线上的实际生产数据和历史生产数据，为模型训练和验证提供基础；
3、s2、采用随机梯度下降法sgd优化长短期记忆网络lstm建立多变量模型，基于当前的生产状态和已建立的多变量模型，预测未来时刻的输出轨迹，并求解最优控制策略完成对生产工艺的最优控制；
4、s3、根据优化后的模型预测结果，调整生产参数以适应当前的生产需求；
5、s4、不断重复上述步骤实时进行反馈校正，确保生产过程处于最优状态。
6、所述步骤s2采用随机梯度下降法sgd优化长短期记忆网络lstm具体步骤如下：
7、s21、首先是前向传播，将总时间步数为t的输入序列 输入到 lstm网络中；计算每个时间步的隐藏状态和细胞状态：，，，，，，其中为遗忘门，控制前一时刻细胞状态中的信息保留程度；为输入门，控制新信息添加到细胞状态中的程度；是输出门，控制细胞状态通过tanh函数后的输出的量；是候选细胞状态，候选更新值，即将要添加到细胞状态中的信息；是细胞状态，lstm的主要记忆部分，负责传递长期依赖信息；是隐藏状态，lstm的输出，包含了当前时刻的信息；是激活函数，是元素乘积，是网络的权重矩阵和偏置向量；计算最终的输出，其中为输出层的权重矩阵和偏置向量；
8、s22、然后定义损失函数，使用均方误差作为损失函数：，其中是样本数量，是实际值，为预测值；
9、s23、接着进行反向传播，计算损失函数对输出层参数的梯度：，
10、，；计算每个时间步的误差项，从输出层反向传播到每个时间步的隐藏状态和细胞状态，对于当前时间步t的梯度计算：，，，，；计算损失函数对权重和偏置的梯度：，，，，，，，，，，，；
11、s24、最后更新参数：，其中为上述描述的参数包括，是学习率，控制参数更新的步长。
12、作为优选，所述生产数据包括生产线的各种配置、工人的调配、资源的分配以及生产设备的速度、温度参数数据。
13、作为优选，所述步骤s3调整生产参数具体操作如下：
14、s31、首先计算新的生产参数，根据模型输出的预测结果，计算需要调整的生产参数，将计算出的生产参数传递给生产线控制系统，进行实际调整；
15、s32、然后进行生产线调整，调整机器的运行速度、温度设定、压力生产参数，监控生产线的实时状态，确保调整后的生产参数能够提高生产效率和产品质量；
16、s33、随后计算模型的预测准确率、误差率指标，记录和分析模型在不同生产条件下的表现，识别模型的弱点和改进点；
17、s34、最后不断扩充训练数据集，包含最新的生产数据，使用新的训练数据和优化算法对模型进行再训练，更新模型参数，将更新后的模型部署到生产系统中，确保其能够更好地适应生产环境的变化。
18、作为优选，所述步骤s4具体实施是在每一个生产周期内，系统首先收集当前的生产数据，并将其输入到已经训练好的长短期记忆网络lstm模型中；模型根据输入的数据进行预测，输出未来的生产参数调整建议；根据这些建议，系统实时调整生产线的运行参数，如设备的速度、温度和压力；在调整完成后，系统继续监控生产线的运行状态，收集新的生产数据；这些数据不仅用于即时的反馈校正，还会不断充实和更新训练数据集；系统通过这些实时数据的持续学习和优化，进一步提升模型的预测准确性和响应速度。
19、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
20、1、本专利技术采用随机梯度下降法sgd优化长短期记忆网络lstm，相较于传统控制系统，能够提供更高的预测精度和生产控制稳定性。
21、2、传统控制系统依赖于人工干预和手动调整，而本专利技术通过人工智能技术实现了自动化生产控制，减少了人为干预的需要，提高了生产效率，降低了生产成本。
22、3、本专利技术能够灵活适应生产环境和市场需求的变化，通过不断扩充和更新训练数据集，模型能够不断学习和优化，适应不同的生产条件，支持生产任务的快速转换和新产品的快速导入。
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1.一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，所述生产数据包括生产线的各种配置、工人的调配、资源的分配以及生产设备的速度、温度参数数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，所述步骤S3调整生产参数具体操作如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，所述步骤S4具体实施是在每一个生产周期内，系统首先收集当前的生产数据，并将其输入到已经训练好的长短期记忆网络LSTM模型中；模型根据输入的数据进行预测，输出未来的生产参数调整建议；根据这些建议，系统实时调整生产线的运行参数，如设备的速度、温度和压力；在调整完成后，系统继续监控生产线的运行状态，收集新的生产数据；这些数据不仅用于即时的反馈校正，还会不断充实和更新训练数据集；系统通过这些实时数据的持续学习和优化，进一步提升模型的预测准确性和响应速度。
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，所述生产数据包括生产线的各种配置、工人的调配、资源的分配以及生产设备的速度、温度参数数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控制方法，其特征在于，所述步骤s3调整生产参数具体操作如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分布式算力引擎优化控...
【专利技术属性】
技术研发人员：关勇，关施霖，曾默雷，侯众，田志刚，商营，
申请(专利权)人：山东德礼科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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