[发明专利]基于人工智能的内嵌PID模块参数调节方法、系统及装置

权利要求书

1.基于人工智能的内嵌PID模块参数调节方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据PID模块参数调节过程的历史数据，生成模型训练集；

以生成的模型训练集为输入，训练出PID模块参数人工智能模型；

以传统调节经验对人工智能模型的预测结果进行修正，并根据实际结果的反馈值逐渐下调传统调节经验在预测结果修正中的比重；

所述以传统调节经验对人工智能模型的预测结果进行修正，并根据实际结果的反馈值逐渐下调传统调节经验在预测结果修正中的比重，具体方法为：

1)将PID模块参数调节过程的历史数据进行格式存储；

2)PID模块参数人工智能模型根据实时输入值，计算出PID模块三个调节系数k_p1、k_i1、k_d1，该实时输入值包括目标值value_target1、实时结果值value_real1、阀门设定开度值和阀门实际开度值；

3)根据步骤2)的实时输入值，在步骤1)中的历史数据中找到PID系统稳定状态中与实时输入值最接近的值所对应的三个调节系数k_p2、k_i2、k_d2，及目标值value_target2和实时结果值value_real2；

4)计算目标值与实时结果值的差值：

value_diff1＝|value_target1-value_real1|

w₁＝1-value_diff1/value_target1

w₂＝value_diff1/value_target1

w₁+w₂＝1

其中value_diff1为模型结果的目标值与实时结果值的差值，w₁为模型结果的权重系数，w₂为传统调节经验的权重系数；

5)修正PID模块三个调节系数：

k_p＝w₁*k_p1+w₂*k_p2

k_i＝w₁*k_i1+w₂*k_i2

k_d＝w₁*k_d1+w₂*k_d2。

2.根据权利要求1所述的内嵌PID模块参数调节方法，其特征在于，所述历史数据包括PID目标值、实时结果值、k_p值、k_i值、k_d值，阀门设定开度值和阀门实际开度值。

3.采用权利要求1或2所述方法的内嵌PID模块参数调节系统，其特征在于，包括：

模型训练集模块，用于采集PID模块参数调节过程的历史数据，并生成模型训练集；

人工智能模块，该人工智能模块以生成的模型训练集为输入，训练出PID模块参数人工智能模型；

修正模块，该修正模块以传统调节经验对人工智能模型的预测结果进行修正，并根据实际结果的反馈值逐渐下调传统调节经验在预测结果修正中的比重。

4.一种基于人工智能的内嵌PID模块参数调节装置，其特征在于，所述装置包括权利要求3所述的内嵌PID模块参数调节系统。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置为阀门、PID温度控制器、PID流量控制器、PID压力控制器中的一种。