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申请/专利权人：江苏科技大学

摘要：本发明公开了一种基于改进的LSTM神经网络的多层模糊嵌套PID温控系统，包括被控对象以及和被控对象连接的检测模块，还包括输入模块用于输入参数、处理器用于处理检测模块传输来的实测数据、SC‑RIME优化算法模块用于对Kp、Ki和Kd和隐藏层单元数、学习率和训练次数进行寻优、多层模糊嵌套模块用于得到Kp、Ki和Kd对应的放大系数、PID控制器用于得到理论输入功率集合、改进LSTM神经网络模块用于得到预测的输出温度集合、加权求和模块用于得到最终输入功率集合并传输给被控对象。本发明还提供了一种适用于本发明温控系统的温控方法。本发明基于实时采集的数据，通过在线迭代学习和预测，智能切换至适应当前工况的温控算法，从而提高温控系统的性能指标。

主权项：1.一种基于改进的LSTM神经网络的多层模糊嵌套PID温控系统，包括与被控对象连接的检测模块，所述检测模块用于将实时采集到的温度信号T和功率信号P输出给处理器，其特征在于：还包括输入模块，用于将输入的期望温度集合寻优粒子位置维度D、加热功率限额Pmax、粒子寻优范围[0,Z]、粒子种群规模M、设定的最大迭代次数、设定的适应度标准值、温控总时间A以及单次温控循环时间t输出给对应的模块,Z为粒子寻优范围的最大值，为大于0的整数；所述输入模块将期望温度集合输出给处理器和加权求和模块，将加热功率限额Pmax输出给SC-RIME优化算法模块，将温控总时间A以及单次温控循环时间t输出给处理器、PID控制器和加权求和模块，将寻优粒子位置维度D、粒子寻优范围[0-Z]、粒子种群规模M、设定的最大迭代次数、设定的适应度标准值输出给SC-RIME优化算法模块；处理器，用于将输入的温控总时间A、单次温控循环时间t、温度信号T、功率信号P以及期望温度集合进行数据计算和拟合，得到被控对象的温度集合功率集合传递函数Gs、期望温度集合和温度集合的误差集合误差变化率集合并将传递函数Gs、误差集合温度集合和功率集合输出给PID控制器，将温度集合功率集合误差集合误差变化率集合输出给多层模糊嵌套模块，将温度集合和功率集合输出给改进的LSTM神经网络模块；SC-RIME优化算法模块，用于对比例Kp、积分Ki、微分Kd和隐藏层单元数、学习率、训练次数进行迭代寻优，得到比例Kp优、积分Ki优、微分Kd优和最优的隐藏层单元数、学习率、训练次数，将比例Kp优、积分Ki优、微分Kd优输出给PID控制器，将最优的隐藏层单元数、学习率、训练次数输出给改进的LSTM神经网络模块；多层模糊嵌套模块，用于根据输入的温度集合功率集合误差集合和误差变化率集合得到比例Kp优、积分Ki优和微分Kd优对应的放大系数并输出给PID控制器；PID控制器，用于根据输入的比例Kp优、积分Ki优和微分Kd优以及比例Kp优、积分Ki优和微分Kd优对应的放大系数得到理论输入功率集合并输出给改进的LSTM神经网络和加权求和模块；改进的LSTM神经网络模块，用于存储改进的LSTM神经网络，根据输入的最优的隐藏层单元数、学习率、训练次数、理论输入功率集合温度集合功率集合得到预测温度集合并输出给加权求和模块；加权求和模块，用于根据输入的预测温度集合理论输入功率集合和期望温度集合得到最终输入功率集合并输出给被控对象。

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百度查询： 江苏科技大学 基于改进的LSTM神经网络的多层模糊嵌套PID温控方法及系统