一种基于神经网络的自学习控制器及其方法

本发明提供了一种基于神经网络的自学习控制器及其方法，包括依次通信连接的神经网络自学习模块、状态预测与评估模块、输入调平模块、动态扩展与调节模块和部署与调试模块。本发明有益效果：提高系统智能化水平：通过神经网络的自学习特性，本发明的控制器能够自主适应复杂的工业环境，减少了人工干预，提升了系统的智能化和自动化水平；减少人工干预和调试：系统能够根据设备运行情况自动学习和调节，大幅减少了系统部署和维护的复杂性，降低了人力成本；动态扩展性：本发明的系统支持动态扩展，能够适应不同设备和负载变化，无需重新设计控制逻辑或大幅修改系统；快速故障预警：通过对设备状态的预测和分析，系统能够提前发出预警，避免设备运行中断或故障，提升了整体系统的可靠性和安全性。