【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及液压设备控制方法，尤其涉及一种液压设备控制方法及系统。
技术介绍
1、液压设备控制方法是通过控制终端、触摸屏或现场实体按钮来实现对液压设备的操作和控制。该方法包括启动液压设备、控制阀门操作、控制电机操作、监测和调节压力、监测和调节温度、控制设备运行模式、监测设备状态以及故障诊断和排除，液压设备的控制方法通过终端控制、监测和调节压力、温度等参数，实现对液压设备的操作和控制，以保证设备的正常运行和安全性。
2、在实际使用液压设备控制方法的过程中，传统的方法存在多个不足之处。首先，传统方法依赖于现场目视元件来判断设备的运行情况，但这种方法存在延迟和高故障率的问题，导致维护成本较高。其次，传统控制方法的响应速度较慢，可能无法满足特定应用场景的要求，例如高速运动控制或快速切换操作。此外，在涉及远程通信和云服务器的情况下，安全性和数据保护也需要加强，确保数据传输的安全性，并防止未经授权的访问。另外，传统方法的复杂性和专业性可能导致学习和操作的难度较高，需要更多的专业知识和技能。此外，传统方法的自动化水平有限，缺乏传感器、自动化算法和决策逻辑的引入，系统无法智能地监测和控制设备。同样地，缺乏数据分析和优化的能力限制了系统性能和能效的提升。此外，尚未引入智能决策和自适应控制技术，无法提高工作效率和能效。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种液压设备控制方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种液
3、选择操作模式，并启动液压设备，监控所述液压设备状态；
4、优化所述液压设备响应；
5、部署智能算法和决策逻辑配合传感器使用，提升所述液压设备操作自动化水平；
6、引入人工智能和自适应控制方法，达成所述液压设备自动调整参数并自我诊断修复功能；
7、收集所述液压设备的操作数据，应用深度学习和数据科学方法，使得所述液压设备实时优化操作，以提升效率，降低故障率和维护成本。
8、作为本专利技术的进一步方案，所述选择操作模式包括本地模式、远程模式，所述本地模式、远程模式具体为；
9、在所述本地模式下，所述液压设备与所述液压设备的控制系统布置在同一现场或物理位置，所述液压设备包括液压组件、传感器、plc控制器、现场按钮、触摸屏，所述液压组件、传感器、plc控制器、现场按钮、触摸屏通过电缆或连接线相连接；
10、在所述本地模式下，所述现场按钮、触摸屏作为操作界面，用户通过所述触摸屏选择所需的操作功能或参数，并通过所述实体按钮进行启停、调节参数操作；
11、在所述远程模式下，所述液压设备与远程控制终端通过网络进行连接，并使用无线通信模块作为远程通信介质；
12、所述远程控制终端具体采用计算机、手机、平板搭载远程操作界面，并通过所述无线通信模块与所述液压设备的控制系统建立连接；
13、在所述远程模式下，通过所述远程控制终端，用户远程访问所述液压设备的控制系统，并进行操作和控制，包括启动、停止、调节参数功能，根据所述液压设备的反馈进行操作调整；
14、在所述远程模式下，设定一个通信中断的时间阈值，所述时间阈值具体为30秒，当无线通信中断持续超过所述时间阈值时，将自动触发切换到本地模式；
15、所述监控所述液压设备状态具体为：
16、在所述本地模式下，所述液压设备的状态信息、报警信息、运行数据通过所述触摸屏的显示界面进行实时监控；
17、在所述远程模式下，提供对所述液压设备的远程监控和管理功能，包括查看状态信息、报警信息、运行数据。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述优化所述液压设备响应包括：
19、选择具有更高的流量响应能力和更低的响应时间的高速伺服阀；
20、所述高速伺服阀具体采用高速电磁比例阀；
21、优化所述液压设备的液压流通通道设计，避免过多的弯头和管道连接，减少压力降；
22、在所述液压设备的控制系统中，设置调节控制参数，适应快速负载变化和外部干扰，提高系统的闭环控制性能；
23、所述调节控制参数包括增益、时间常数。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述部署智能算法和决策逻辑配合传感器使用，提升所述液压设备操作自动化水平的步骤具体为：
25、根据所述液压设备的具体需求和控制目标，选择压力传感器、流量传感器、温度传感器安装在所述液压设备的对应位置；
26、通过数据采集器，获取所述压力传感器、流量传感器、温度传感器的坐标信息以及传感器数据；
27、基于机器学习、人工智能技术，开发智能算法和决策逻辑，对所述传感器数据进行实时分析和处理，以从中提取有用的信息和控制策略；
28、将所述智能算法和决策逻辑集成到液压设备的控制系统中，以支持所述智能算法的执行和所述决策逻辑的实施；
29、进行模拟和实际操作验证，评估所述智能算法和所述决策逻辑的性能和效果，生成评估结果，基于所述评估结果，进行所述智能算法和决策逻辑的调优和改进；
30、当所述智能算法和决策逻辑部署到所述液压设备后，持续监测所述液压设备的运行情况和性能，根据实时数据和用户反馈，进行优化和改进，保持所述液压设备操作的自动化水平在长期运行中的最佳状态。
31、作为本专利技术的进一步方案，所述引入人工智能和自适应控制方法，达成所述液压设备自动调整参数并自我诊断修复功能的步骤具体为：
32、基于传感器数据，提取时域特征、频域特征、统计特征；
33、使用具体为支持向量机的机器学习算法建立预测模型，通过所述预测模型，对所述液压设备性能进行预测、故障诊断、剩余寿命估计；
34、引入具体为模型参考自适应控制的控制方法，根据实时数据和反馈信息，自动调整控制器的参数，以实现更好的控制性能和响应速度；
35、根据实际数据与所述预测模型所获的故障诊断数据进行对比分析，检测潜在故障，并采取修复措施；
36、结合所述自适应控制方法，根据设备状态和性能需求，自动调整控制参数，优化所述液压设备的性能和响应速度；
37、建立系统监控机制，定期监测所述液压设备的性能和所述预测模型的准确性，根据监控结果，进行迭代优化。
38、作为本专利技术的进一步方案，所述应用深度学习和数据科学方法，使得所述液压设备实时优化操作的步骤具体为：
39、选择具体为卷积神经网络的深度学习模型，将所述操作数据分为训练集、验证集和测试集；
40、使用训练集对深度学习模型进行训练，并结合验证集进行模型参数调优；
41、将训练好的深度学习模型应用于实时数据流，进行实时预测和优化操作；
42、所述实时预测和优化操作具体为，使用实时数据输入深度学习模型，预测设备的性能指标，包括效率、压力本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种液压设备控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述选择操作模式包括本地模式、远程模式，所述本地模式、远程模式具体为；
3.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述优化所述液压设备响应包括：
4.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述部署智能算法和决策逻辑配合传感器使用，提升所述液压设备操作自动化水平的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述引入人工智能和自适应控制方法，达成所述液压设备自动调整参数并自我诊断修复功能的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述应用深度学习和数据科学方法，使得所述液压设备实时优化操作的步骤具体为：
7.一种液压设备控制系统，其特征在于，所述一种液压设备控制系统是由操作模式选择模块、状态监控模块、响应优化模块、智能算法和决策逻辑部署模块、人工智能和自适应控制模块、深度学习和数据科学应用模块组成，所述液压设备控制系统负责执行如权利要
8.根据权利要求7所述的液压设备控制系统，其特征在于，所述操作模式选择模块包括本地模式子模块、远程模式子模块；
9.根据权利要求7所述的液压设备控制系统，其特征在于，所述智能算法和决策逻辑部署模块包括传感器选择和安装子模块、数据采集子模块、智能算法开发子模块、算法集成子模块、验证和优化子模块、持续监测和改进子模块。
10.根据权利要求7所述的液压设备控制系统，其特征在于，所述人工智能和自适应控制模块包括传感器数据特征提取子模块、预测模型建立子模块、自适应控制子模块、故障诊断和修复子模块、参数自动调整子模块、监控和迭代优化子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种液压设备控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述选择操作模式包括本地模式、远程模式，所述本地模式、远程模式具体为；
3.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述优化所述液压设备响应包括：
4.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述部署智能算法和决策逻辑配合传感器使用，提升所述液压设备操作自动化水平的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述引入人工智能和自适应控制方法，达成所述液压设备自动调整参数并自我诊断修复功能的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的液压设备控制方法，其特征在于，所述应用深度学习和数据科学方法，使得所述液压设备实时优化操作的步骤具体为：
7.一种液压设备控制系统，其特征在于，所述一...
【专利技术属性】
技术研发人员：申晟，余亿坤，廖培俊，黄寿富，钟育奎，吴海丹，
申请(专利权)人：广州宝力特液压技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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