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-# 超滤系统 DQN 智能决策模块
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-## 系统简介
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-基于 DQN 强化学习模型，自动优化超滤膜的过滤时长和物理清洗时长，提升产水量、延长膜使用寿命。
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-**核心流程**：
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-1. 监控 TMP（跨膜压差）达到阈值（95%）
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-2. 采集多次数据计算平均 TMP0
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-3. DQN 模型决策最优 L_s（过滤时长）和 t_bw_s（物洗时长）
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-4. 生成 PLC 指令并下发执行
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-5. 发送决策结果到回调接口
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-## 快速开始
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-### 运行服务
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-```bash
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-python loop_main.py
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-```
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-程序会自动：
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-- 加载 `config.json` 配置
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-- 连接数据库和 API
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-- 持续监控并在 TMP 达到阈值时触发决策
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-### 配置文件 (config.json)
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-```json
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-{
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- "system": {
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- "use_model": 1, # 1=启用模型决策，0=仅记录数据
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- "trigger_value": 95, # TMP触发值（%）
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- "num_values_to_collect": 10, # 采集次数
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- "poll_interval": 2 # 轮询间隔（秒）
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- },
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- "api": {
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- "base_url": "http://example.com",
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- "jwt_token": "your_token"
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- },
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- "database": {
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- "host": "localhost",
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- "user": "root",
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- "password": "password",
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- "database": "scada_db"
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- },
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- "scada": {
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- "secret": "your_secret_key",
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- "project_id": 92
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- }
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-}
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-```
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-**动态开关**：修改 `use_model` 后无需重启，下次循环自动生效
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-## 核心模块
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-### 1. DQN_decide.py
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-- `run_uf_DQN_decide(uf_params, TMP0)`：DQN 模型决策
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-- `generate_plc_instructions(...)`：生成 PLC 指令
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-- `calc_uf_cycle_metrics(...)`：计算周期指标
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-### 2. DQN_env.py
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-- `UFSuperCycleEnv`：强化学习环境
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-- `UFParams`：超滤参数配置
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-- 模拟超级周期运行
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-### 3. loop_main.py
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-- 主监控循环
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-- 数据采集和决策触发
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-- PLC 更新和回调推送
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-## 工作流程
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-```
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-监控 TMP → 达到阈值 → 采集数据 → 计算平均值 → DQN决策
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- ↓
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-生成指令 → 更新PLC → 回调推送 → 保存历史 → 继续监控
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-```
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-## PLC 数据更新
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-系统自动通过 API 更新 PLC 参数：
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-**接口**: `/api/v1/plc/set-var-values`
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-**签名**: `MD5(record + secret + timestamp).toUpperCase()`
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-**数据格式**:
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-```json
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-[{
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- "project_id": 92,
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- "item": "设备名称",
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- "old_value": "旧值",
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- "new_value": "新值",
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- "command_type": 1
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-}]
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-```
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-## 日志记录
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-日志保存在 `monitor_service.log`，自动轮转（单文件5MB，保留3个备份）。
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-记录内容：
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-- 配置加载和变更
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-- 数据采集过程
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-- 模型决策结果
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-- PLC 更新状态
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-- API 回调响应
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-## 注意事项
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-1. **模型文件**: 确保 `dqn_model.zip` 存在
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-2. **数据库连接**: 检查数据库配置和网络连通性
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-3. **API 认证**: 确认 JWT Token 和密钥正确
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-4. **TMP 阈值**: 根据实际工况调整 `trigger_value`
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