[发明专利]一种在线机器学习的现场控制方法

摘要

本发明提供了一种在线机器学习的现场控制方法，包括如下步骤：1).模型训练：保持信号通路为信号接收端‑现场控制器‑指令发送端，获取现场控制器发送的指令和接收的数据，以接收到的数据为输入值、发送的指令为输出值对插入模型进行多段拟合，直至接收到的数据和发送的指令均能拟合到至少一段核函数，则进入下一步骤，线性核函数仅包括线性函数的基本形式；2).策略调整；3).介入控制。本发明通过多段、两阶段拟合的方式，能够提供有效的在线学习，便于企业有效降低人力物力的投入、缩短研发周期，能顺畅完成控制权从传统的现场控制器到机器学习的插入控制器的交接，且便于通过另外的远程通信方式而远程调整参数。

主权项

1.一种在线机器学习的现场控制方法，其特征在于：包括如下步骤：1).模型训练：保持信号通路为信号接收端‑现场控制器‑指令发送端，获取现场控制器发送的指令和接收的数据，以接收到的数据为输入值、发送的指令为输出值对插入模型进行多段拟合，直至接收到的数据和发送的指令均能拟合到至少一段核函数，则进入下一步骤，线性核函数仅包括线性函数的基本形式；2).策略调整：在线性核函数中每一项添加偏移值，每经过N次现场控制器信号收发周期则将信号通路切换为信号接收端‑插入控制器‑指令发送端，每次将信号通路切换为信号接收端‑插入控制器‑指令发送端时为插入一个控制器周期，每个控制器周期内插入控制器利用接收的数据和上一控制器周期插入控制器根据插入模型计算得到的输出指令更新偏移值，偏移值更新完成则进入下一步骤，否则重复该步骤；3).介入控制：保持信号通路为信号接收端‑插入控制器‑指令发送端，插入控制器通过插入模型控制，并于每N个信号收发周期更新插入模型。