本发明属于人工智能，具体是指一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法。
背景技术：
1、近年来，人工智能技术在机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了重大突破，为解决传统控制器的局限性提供了新的思路。ai可以实现对大量数据的学习与分析，提取隐藏在复杂系统中的规律，自适应地调整控制策略，甚至预测系统未来的状态，从而显著提升控制系统的智能化水平；
2、但现有智能控制器技术还存在一定的缺陷，现有智能控制器受限于数据采集效率、处理能力复杂性，对系统状态变化的响应不够迅速，控制指令的生成可能存在延迟或精度不足，导致系统动态性能不佳，缺乏有效的在线调整机制，其控制性能可能会逐渐偏离最优状态，依赖于预定义的控制规则或较为简单的数学模型来处理控制任务，对于复杂、非线性或高度耦合的系统控制问题，难以实现精细化、智能化的控制决策，在故障预测与诊断方面较为薄弱，往往只能在故障发生后被动响应，缺乏有效的早期预警机制，为此，提出一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、ai处理模块、决策执行模块、反馈调整模块和故障预测诊断模块；
3、其中，所述数据采集模块负责从被控系统的传感器及其他监测装置中实时获取各类物理量、状态参数、环境条件数据；
4、其中，所述数据预处理模块负责接收数据采集模块传输的数据进行数据预处理；
5、其中，所述ai处理模块通过提取数据中的特征进行处理，通过预设的控制策略，对采集到的数据进行特征提取、模式识别、趋势预测等高级处理，生成控制指令；
6、其中，所述决策执行模块接收ai处理模块输出的控制指令，将其转化为具体的控制信号；
7、其中，所述反馈调整模块通过监测控制效果，将实际系统响应与预期目标进行对比，通过闭环控制系统对ai处理模块进行动态调整优化；
8、其中，所述故障预测诊断模块通过ai对系统运行数据进行深度分析，识别异常模式，实现早期故障预警，并通过推理机制定位故障原因。
9、其中，所述数据采集模块通过连接各种传感器实时获取系统状态信息，设定采样频率，按照预设时间间隔从传感器读取数据。
10、其中，所述数据预处理模块对采集到的原始数据进行初步校验、格式转换、噪声过滤处理，将预处理后的数据封装成控制器ai处理模块可识别的格式，通过内部接口传递给ai处理模块进行进一步分析。
11、其中，所述ai处理模块根据控制任务和系统特性构建初始模型结构，对输入数据进行特征提取工程处理，生成模型所需的特征向量，包括数值特征标准化、归一化、离散特征编码、时间序列特征提取；
12、通过处理好的数据，模型训练将数据集划分为训练集、验证集和测试集，设置模型初始参数，使用训练集数据在梯度下降迭代更新模型参数，直至达到预设的训练轮数，在验证集上评估模型性能，计算准确率、损失函数值指标，根据评估结果调整模型结构、参数训练策略，将训练好的模型封装成控制器内部可调用的模块，与数据采集模块、决策执行模块进行接口对接；
13、其中，逻辑回归模型构建公式如下：
14、
15、其中，梯度下降模型训练公式如下：
16、θt+1＝θt-η▽θj(θt)，
17、在公式中，η表示为学习率，j(θt)表示为损失函数，▽θj(θt)，表示为损失函数参数θ的梯度。
18、其中，所述决策执行模块通过接收ai处理后的控制指令，根据解析结果，调用相应的控制算法或驱动程序，将指令转化为具体的物理控制动作，通过通信协议与被控系统的执行机构进行实时交互，发送控制信号，接收执行机构的反馈信息，确认控制指令是否已正确执行。
19、其中，所述反馈调整模块根据控制任务设定期望的目标状态，通过数据采集模块持续监测被控系统的实际运行状态，与设定的目标进行对比，计算实际状态与目标状态之间的偏差，根据控制误差，结合控制器的控制算法，生成反馈信号，将反馈信号送回ai处理模块，触发模型参数调整，更新控制器的控制策略。
20、其中，所述故障预测诊断模块根据历史故障数据，训练异常检测模型，用于实时识别系统运行中的异常模式，在运行过程中，持续接收系统状态数据，通过异常检测模型进行实时分析，一旦发现异常，立即触发预警信号，对异常数据进行深度分析，提取与故障相关的特征信息，利用预先训练好的故障诊断模型，结合故障特征和知识库，进行故障类型和原因的预测。
21、其中，一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，具体实现步骤如下：
22、s1、实时采集被控系统的各类传感器数据；
23、s2、对采集到的原始数据进行清洗、标准化、降噪等预处理操作；
24、s3、通过ai算法自动提取反映系统状态的关键特征；
25、s4、根据系统的特性和控制任务，选择合适的ai模型，利模拟数据对其进行训练；
26、s5、在运行过程中，ai处理模块实时接收新采集的数据，经模型计算生成最优控制指令，通过决策执行模块作用于被控系统；
27、s6、根据系统运行反馈不断更新模型参数，当系统特性发生变化时，控制器能迅速调整控制策略；
28、s7、利用ai模型对系统运行数据进行实时监控，通过异常检测算法识别潜在故障模式，结合故障知识库进行故障类型和原因预测。
29、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
30、1、本发明通过数据采集模块实时获取大量系统状态信息，ai处理模块能够快速处理这些数据并生成精确的控制指令，使控制器能够对系统变化做出即时反应，提高控制系统的动态响应速度和准确性；
31、2、本发明通过反馈调整模块通过闭环控制机制持续监测系统实际运行状态与设定目标之间的偏差，并据此调整ai处理模块的模型参数，使控制器能够适应系统特性的变化，保持良好的控制性能，故障预测诊断模块能提前识别异常模式并触发预警，增强了系统的故障应对能力，提升了整体系统的稳定性和可靠性；
32、3、本发明通过ai处理模块运用先进的机器学习算法对复杂数据进行特征提取、模式识别和趋势预测，超越了传统控制器基于固定规则或简单数学模型的控制方式，能够处理更复杂的控制任务，实现更高级别的智能决策；
33、4、本发明通过故障预测诊断模块基于历史故障数据训练异常检测模型，可以实时监测系统运行状态，及时发现潜在故障，不仅能够提前预警，降低突发故障对系统的影响，还能通过故障诊断模型定位故障原因，指导维修人员快速排查和修复问题，缩短停机时间和维护成本。
1.一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、ai处理模块、决策执行模块、反馈调整模块和故障预测诊断模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述数据采集模块通过连接各种传感器实时获取系统状态信息，设定采样频率，按照预设时间间隔从传感器读取数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述数据预处理模块对采集到的原始数据进行初步校验、格式转换、噪声过滤处理，将预处理后的数据封装成控制器ai处理模块可识别的格式，通过内部接口传递给ai处理模块进行进一步分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述ai处理模块根据控制任务和系统特性构建初始模型结构，对输入数据进行特征提取工程处理，生成模型所需的特征向量，包括数值特征标准化、归一化、离散特征编码、时间序列特征提取；
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述决策执行模块通过接收ai处理后的控制指令，根据解析结果，调用相应的控制算法或驱动程序，将指令转化为具体的物理控制动作，通过通信协议与被控系统的执行机构进行实时交互，发送控制信号，接收执行机构的反馈信息，确认控制指令是否已正确执行。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述反馈调整模块根据控制任务设定期望的目标状态，通过数据采集模块持续监测被控系统的实际运行状态，与设定的目标进行对比，计算实际状态与目标状态之间的偏差，根据控制误差，结合控制器的控制算法，生成反馈信号，将反馈信号送回ai处理模块，触发模型参数调整，更新控制器的控制策略。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，其特征在于：所述故障预测诊断模块根据历史故障数据，训练异常检测模型，用于实时识别系统运行中的异常模式，在运行过程中，持续接收系统状态数据，通过异常检测模型进行实时分析，一旦发现异常，立即触发预警信号，对异常数据进行深度分析，提取与故障相关的特征信息，利用预先训练好的故障诊断模型，结合故障特征和知识库，进行故障类型和原因的预测。
8.一种基于人工智能的智能控制器及其控制方法，具体实现步骤如下：
