一种因果先验引导的玻璃磨边机智能伺服控制方法

本申请公开了一种因果先验引导的玻璃磨边机智能伺服控制方法，涉及伺服控制技术领域，从玻璃磨边机伺服控制系统的历史观测数据中学习变量间的因果关系，构建因果图，得到加权邻接矩阵，利用神经网络作为PID调节器，在神经网络的训练过程中，将加权邻接矩阵作为先验知识，在神经网络中定义一个能够量化网络内部输入变量间功能依赖关系的矩阵，引入因果正则化损失项，使得矩阵逼近矩阵，约束神经网络学习与真实因果机制一致的映射关系。该方法能有效避免混杂变量引起的虚假相关，显著提升控制策略在多变工况下的泛化能力与鲁棒性。