[发明专利]基于人工智能的液压设备智能控制系统

权利要求书

1.基于人工智能的液压设备智能控制系统，其特征在于，该系统包括以下模块：

神经网络训练模块，用于获取液压缸每个时刻下的压力数据，利用多个预设时间段的压力数据序列以及对应的泄露状态训练状态判断神经网络；通过每个压力数据对应的系统误差计算该压力数据对应的置信度，利用不同状态下的所述压力数据及其对应的置信度分别训练置信度神经网络；

神经网络应用模块，用于将采集的压力数据输入训练完成的状态判断神经网络，输出对应的状态，然后将该压力数据输入训练完成的对应状态的置信度神经网络中，输出对应的置信度；

可信度获取模块，用于获取当前时刻前预设时间段的置信度序列，筛选出大于置信度阈值的置信度的数量占比；同时分析所述置信度序列的变化趋势，根据变化趋势和所述数量占比获取数据可靠性；通过将筛选前后的所述置信度序列转换为压力数据范围分别输入状态判断神经网络，根据前后两次的输出结果得到可靠性系数，基于所述数据可靠性和所述可靠性系数获取状态判断神经网络的可信度；

智能控制模块，用于根据状态判断神经网络的结果和对应的可信度评估液压设备智能控制系统的稳定性，以基于所述稳定性对液压设备进行智能控制；

所述可信度获取模块包括：

变化趋势分析单元，用于以时刻为横坐标，以每个时刻下压力数据对应的置信度为纵坐标建立坐标系，获取置信度序列在该坐标系中的坐标点，并获取这些坐标点的主成分方向向量，根据主成分方向向量的方向判断其增减变化趋势，根据主成分方向向量与水平方向的夹角获取其变化幅度；

数据可靠性获取单元，用于根据所述变化幅度和所述数量占比获取所述数据可靠性；当所述主成分方向向量为增加趋势时，所述变化幅度与所述数据可靠性呈正相关关系，数据可靠性；当所述主成分方向向量为减小趋势时，所述变化幅度与所述数据可靠性呈负相关关系，数据可靠性；其中，t表示所述变化幅度，r表示所述数量占比。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的液压设备智能控制系统，其特征在于，所述神经网络训练模块包括：

置信度计算单元，用于获取每个压力数据对应的液压缸中阀芯的理论位移，以及液压缸的实际位移，以所述理论位移与实际位移的差值作为所述系统误差，依据所述系统误差与理论位移的比值获取所述置信度；所述置信度与所述系统误差呈负相关关系。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的液压设备智能控制系统，其特征在于，所述神经网络训练模块包括：

置信度神经网络训练单元，用于通过状态判断神经网络获取压力数据序列的状态，并根据不同的状态将压力数据序列区分为不同的组，分别利用每组的压力数据和对应的置信度训练该组状态下的置信度神经网络。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的液压设备智能控制系统，其特征在于，所述可信度获取模块包括：

数量占比获取单元，用于通过对置信度序列进行阈值分割获取所述置信度阈值，筛选出置信度序列中大于置信度阈值的置信度数量，以其与置信度序列的所有元素的数量的比值作为所述数量占比。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的液压设备智能控制系统，其特征在于，所述可信度获取模块包括：

可靠性系数获取单元，用于将所述置信度序列转换为压力数据范围输入所述状态判断神经网络，输出对应的第一状态；将所述置信度序列中不大于置信度阈值的元素置零，得到筛选序列，将其转换为压力数据范围输入所述状态判断神经网络，输出对应的第二状态；根据第一状态与第二状态是否一致获取所述可靠性系数。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的液压设备智能控制系统，其特征在于，所述智能控制模块包括：

稳定性评估单元，用于当状态判断神经网络的输出结果为正常且可信度大于可信阈值时，该液压设备智能控制系统稳定；否则该液压设备智能控制系统不稳定，需要进行智能调节。