本发明涉及智能控制，尤其涉及一种智能控制器的动态学习方法以及系统。
背景技术：
1、在复杂工业过程控制领域，智能控制器的性能直接关系到生产效率和安全性。然而，由于工业过程的复杂性，智能控制器面临着诸多挑战。首先，工况的快速变化使得控制系统需要具备高度的适应性和灵活性。传统智能控制器往往基于静态模型进行设计，难以准确反映系统在实际运行过程中的动态特性，导致在应对突发状况时响应迟缓，控制效果不佳。
2、其次，工业过程的非线性动态特性也是智能控制器需要面对的重要问题。非线性动态特性使得系统的运行状态和参数随时间变化，传统的静态模型无法准确预测和控制这些变化。这导致智能控制器在参数优化过程中难以找到全局最优解，控制精度和稳定性受到限制。
3、此外，系统参数的时变性进一步增加了智能控制器设计的难度。在石化、电力、冶金等领域，系统的参数往往随时间发生显著变化。传统智能控制器的参数优化方法，如遗传算法和粒子群优化，虽然在一定程度上提高了控制器的性能，但在实时性要求较高的工业控制系统中，这些方法往往难以满足快速响应和精确控制的需求。特别是在系统动态特性显著的情况下，这些方法容易陷入局部最优解，导致控制器的性能无法达到预期。
4、现有智能控制器设计方法大多忽略了系统动态特性的影响，采用静态模型进行参数优化。然而，实际工业过程中，系统的动态特性对控制器的性能产生重要影响。因此，如何根据系统的动态特性进行智能控制器的动态学习和参数优化，成为当前亟待解决的问题。
5、另外，传统参数优化方法在计算量大、收敛速度慢以及易陷入局部最优等方面存在明显不足。在实时性要求较高的工业控制系统中，这些方法难以满足快速响应和精确控制的需求。特别是在系统运行过程中，参数的变化往往需要控制器能够快速调整，以保持系统的稳定性和高效性。然而，现有的智能控制器在面对这些复杂情况时，往往无法及时调整参数，导致控制精度不足，甚至可能引发控制系统的不稳定。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种智能控制器的动态学习方法以及系统，提高了智能控制器的适应性和灵活性，实现了快速响应和精确控制，提升了智能控制器在复杂工业过程控制中的性能，以解决上述现有技术问题的至少之一。
2、第一方面，本发明提供了一种智能控制器的动态学习方法，所述方法具体包括：
3、基于工业过程实时数据，采用动态模型建模方法为智能控制器建立系统动态特性模型，所述工业过程实时数据包括工况变化趋势、系统非线性特征和时变参数信息；
4、基于所述系统动态特性模型，为所述智能控制器设置参数优化目标函数，所述参数优化目标函数用于调整控制精度、策略灵活性和实时性指标之间的平衡；
5、采用粒子群优化算法对所述参数优化目标函数进行全局寻优，并通过动态学习机制动态调整优化过程中的粒子速度和位置，获得优化结果；
6、基于所述优化结果，动态调整所述智能控制器的控制参数，所述控制参数包括控制增益、积分时间和微分时间；
7、在优化过程中，若检测到粒子群多样性降低或目标函数值长时间未改善，采用全局搜索策略跳出局部最优。
8、第二方面，本发明提供了一种智能控制器的动态学习系统，所述系统具体包括：
9、第一动态学习模块，用于基于工业过程实时数据，采用动态模型建模方法为智能控制器建立系统动态特性模型，所述工业过程实时数据包括工况变化趋势、系统非线性特征和时变参数信息；
10、第二动态学习模块，用于基于所述系统动态特性模型，为所述智能控制器设置参数优化目标函数，所述参数优化目标函数用于调整控制精度、策略灵活性和实时性指标之间的平衡；
11、第三动态学习模块，用于采用粒子群优化算法对所述参数优化目标函数进行全局寻优，并通过动态学习机制动态调整优化过程中的粒子速度和位置，获得优化结果；
12、第四动态学习模块，用于基于所述优化结果，动态调整所述智能控制器的控制参数，所述控制参数包括控制增益、积分时间和微分时间；
13、第五动态学习模块，用于在优化过程中，若检测到粒子群多样性降低或目标函数值长时间未改善，采用全局搜索策略跳出局部最优。
14、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如上述方法中任一项所述的智能控制器的动态学习方法。
15、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如上述方法中任一项所述的智能控制器的动态学习方法。
16、与现有技术相比，本发明具有以下技术效果的至少之一：
17、1、本发明提高了智能控制器的适应性和灵活性，实现了快速响应和精确控制，提升了智能控制器在复杂工业过程控制中的性能。
18、2、本发明的智能控制器的动态学习方法通过实时数据建立系统动态特性模型，并根据此模型设置参数优化目标函数，实现了对控制精度、策略灵活性和实时性指标的平衡调整，提高了智能控制器对复杂工业过程的适应性和控制性能。
19、3、本发明采用滑动窗口、工况特征提取、时变参数识别和深度特征网络等技术，能够从工业过程实时数据中准确提取工况变化趋势、系统非线性特征和时变参数信息，为智能控制器建立精确的系统动态特性模型，从而提高控制器的预测和控制能力。
20、4、本发明通过时域积分公式、参数变化敏感度公式和时间惩罚函数，综合评估控制精度、策略灵活性和实时性指标，为粒子群优化算法提供明确的优化方向，确保智能控制器在复杂工业过程中具有良好的控制性能。
21、5、本发明通过粒子群优化算法能够快速找到参数优化目标函数的全局最优解，非线性衰减策略使算法在全局寻优和局部寻优之间平滑过渡，避免过早收敛于局部最优解，提高算法的收敛速度和稳定性。
22、6、本发明通过动态调整粒子速度和位置，结合高斯扰动项等策略，增强粒子群的多样性，防止算法陷入局部最优。同时，根据粒子群分布标准差等参数动态调整学习因子，提高算法的适应性和收敛性能。
23、7、本发明的控制增益根据系统输出与设定值之间的偏差进行动态调整，通过指数衰减项等策略平滑处理偏差变化，提高控制器的响应速度和稳定性。
24、8、本发明的积分时间根据偏差的变化率进行动态调整，通过积分项积累偏差信息，增强控制器对系统稳态误差的修正能力。
25、9、本发明的微分时间根据偏差的变化加速度进行动态调整，通过饱和函数等策略防止控制量过大，提高控制器对系统动态特性的敏感性和鲁棒性。
1.一种智能控制器的动态学习方法，其特征在于，所述方法具体包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于工业过程实时数据，采用动态模型建模方法为智能控制器建立系统动态特性模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用滑动窗口方法对所述工业过程实时数据进行分割，形成标准数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用工况特征提取公式对所述标准数据进行工况特征提取，生成工况变化趋势指标，具体包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用时变参数识别公式对所述标准数据进行时变参数识别，生成时变参数向量，具体包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用深度特征网络对所述标准数据进行非线性特征提取，生成系统非线性特征，具体包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用粒子群优化算法对所述参数优化目标函数进行全局寻优，具体包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述所述设置粒子群的初始参数，基于所述初始参数，采用粒子群优化算法计算所述参数优化目标函数的当前适应度值，记录最优解，具体包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述采用非线性衰减策略公式使粒子群优化算法在全局寻优和局部寻优之间平滑过渡，具体包括：
10.一种智能控制器的动态学习系统，其特征在于，所述系统具体包括：