一种基于深度学习的榨油机节能负载自适应控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的榨油机节能负载自适应控制方法，包括如下步骤：采集榨油机的运行参数与物性参数，形成原始数据集；对原始数据集进行标准化，生成预处理数据；对预处理数据进行特征计算，计算负载预测结果；根据负载预测结果与预设阈值进行区间判定，生成控制上下文；将控制上下文输入风险敏感型演员‑评论家控制器，生成初始控制设定量；将初始控制设定量与负载预测结果共同输入深度库普曼预测控制器，输出控制序列以及控制指令；将控制指令下发至执行机构，形成反馈信息；依据所述反馈信息生成控制配置项，将所述控制配置项固化为可执行参数集。本发明实现了榨油机节能负载自适应控制。