双模超滤模型

wmy 854ce2e373 1：测试bug 逻辑，涉及到控制字 26		vor 4 Tagen
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DQN_decide.py	02819fc7c0 1：修正CEB结束后的初始跨膜压差逻辑，改为 95变为 26后的 10分钟内的平均跨膜压差	vor 1 Monat
DQN_env.py	02819fc7c0 1：修正CEB结束后的初始跨膜压差逻辑，改为 95变为 26后的 10分钟内的平均跨膜压差	vor 1 Monat
Dockerfile	1cc904c8c1 更新 'Dockerfile'	vor 3 Wochen
Jenkinsfile	f511b0d18b 更新 'Jenkinsfile'	vor 3 Wochen
README_UPDATES.md	5b60780855 Initial commit with all files	vor 1 Monat
build.sh	def2ff728c 添加 'build.sh'	vor 3 Wochen
config.json	ca8117105d 1:修正json文件	vor 2 Wochen
device_states.json	854ce2e373 1：测试bug 逻辑，涉及到控制字 26	vor 4 Tagen
docker-compose.yaml	a0f4371918 更新 'docker-compose.yaml'	vor 3 Wochen
dqn_model.zip	02819fc7c0 1：修正CEB结束后的初始跨膜压差逻辑，改为 95变为 26后的 10分钟内的平均跨膜压差	vor 1 Monat
loop_main.py	854ce2e373 1：测试bug 逻辑，涉及到控制字 26	vor 4 Tagen
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plc_test_dry_run.py	5b60780855 Initial commit with all files	vor 1 Monat
requirements.txt	02819fc7c0 1：修正CEB结束后的初始跨膜压差逻辑，改为 95变为 26后的 10分钟内的平均跨膜压差	vor 1 Monat
save_uf_models.py	5b60780855 Initial commit with all files	vor 1 Monat
test_plc_update.py	5b60780855 Initial commit with all files	vor 1 Monat
uf_bw.pth	5b60780855 Initial commit with all files	vor 1 Monat
uf_fp.pth	5b60780855 Initial commit with all files	vor 1 Monat

超滤系统 DQN 智能决策模块

系统简介

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。

核心流程：

监控 TMP（跨膜压差）达到阈值（95%）
采集多次数据计算平均 TMP0
DQN 模型决策最优 L_s（过滤时长）和 t_bw_s（物洗时长）
生成 PLC 指令并下发执行
发送决策结果到回调接口

快速开始

运行服务

python loop_main.py

程序会自动：

加载 config.json 配置
连接数据库和 API
持续监控并在 TMP 达到阈值时触发决策

配置文件 (config.json)

{
  "system": {
    "use_model": 1,              # 1=启用模型决策，0=仅记录数据
    "trigger_value": 95,         # TMP触发值（%）
    "num_values_to_collect": 10, # 采集次数
    "poll_interval": 2           # 轮询间隔（秒）
  },
  "api": {
    "base_url": "http://example.com",
    "jwt_token": "your_token"
  },
  "database": {
    "host": "localhost",
    "user": "root",
    "password": "password",
    "database": "scada_db"
  },
  "scada": {
    "secret": "your_secret_key",
    "project_id": 92
  }
}

动态开关：修改 use_model 后无需重启，下次循环自动生效

核心模块

1. DQN_decide.py

run_uf_DQN_decide(uf_params, TMP0)：DQN 模型决策
generate_plc_instructions(...)：生成 PLC 指令
calc_uf_cycle_metrics(...)：计算周期指标

2. DQN_env.py

UFSuperCycleEnv：强化学习环境
UFParams：超滤参数配置
模拟超级周期运行

3. loop_main.py

主监控循环
数据采集和决策触发
PLC 更新和回调推送

工作流程

监控 TMP → 达到阈值 → 采集数据 → 计算平均值 → DQN决策 
    ↓
生成指令 → 更新PLC → 回调推送 → 保存历史 → 继续监控

PLC 数据更新

系统自动通过 API 更新 PLC 参数：

接口: /api/v1/plc/set-var-values

签名: MD5(record + secret + timestamp).toUpperCase()

数据格式:

[{
  "project_id": 92,
  "item": "设备名称",
  "old_value": "旧值",
  "new_value": "新值",
  "command_type": 1
}]

日志记录

日志保存在 monitor_service.log，自动轮转（单文件5MB，保留3个备份）。

记录内容：

配置加载和变更
数据采集过程
模型决策结果
PLC 更新状态
API 回调响应

注意事项

模型文件: 确保 dqn_model.zip 存在
数据库连接: 检查数据库配置和网络连通性
API 认证: 确认 JWT Token 和密钥正确
TMP 阈值: 根据实际工况调整 trigger_value

README_UPDATES.md