【技术实现步骤摘要】
本公开涉及机械设备控制，特别涉及一种压力预测方法、压力预测装置、机械设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着当代人的环保意识不断地提升以及能源消耗的加剧，在“碳达峰、碳中和”的工作推进的大背景下，发展低碳、绿色、节能的新能源工程机械成为了新的趋势。但是大部分机械设备仍是采用电液比例控制技术来操纵机械设备。
技术实现思路
1、本公开的专利技术人发现上述相关技术中存在如下问题：如何实现精确预测机械设备的作业部件在下一时刻的油缸压力。
2、鉴于此，本公开提出了一种压力预测方法，能够实现精确预测机械设备的作业部件在下一时刻的油缸压力，以精确地控制机械设备的液压系统的流量。
3、根据本公开的第一方面的一些实施例，提供了一种压力预测方法，包括：将当前时刻的机械设备状态输入至第一神经网络，获取机械设备的作业部件在下一时刻的第一油缸压力；以及将当前时刻的机械设备状态以及作业部件在下一时刻的第一油缸压力输入至第二神经网络，在线预测作业部件在下一时刻的第二油缸压力
4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种压力预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的压力预测方法，其中，所述机械设备状态包括所述作业部件的实际油缸压力，所述第二神经网络通过以下步骤训练：
3.根据权利要求2所述的压力预测方法，其中，所述第二神经网络为径向基函数RBF神经网络，根据所述作业部件当前时刻的第一油缸压力和所述实际油缸压力，训练所述第二神经网络，包括：
4.根据权利要求3所述的压力预测方法，其中，所述对所述RBF神经网络进行在线训练还包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的压力预测方法，还包括：
6.根据权利要求1至4中任一项...
【技术特征摘要】
1.一种压力预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的压力预测方法，其中，所述机械设备状态包括所述作业部件的实际油缸压力，所述第二神经网络通过以下步骤训练：
3.根据权利要求2所述的压力预测方法，其中，所述第二神经网络为径向基函数rbf神经网络，根据所述作业部件当前时刻的第一油缸压力和所述实际油缸压力，训练所述第二神经网络，包括：
4.根据权利要求3所述的压力预测方法，其中，所述对所述rbf神经网络进行在线训练还包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的压力预测方法，还包括：
6.根据权利要求1至4中任一项所述的压力预测方法，其中，所述机械设备状态包括物料粒径、环境温度、环境湿度、所述作业部件的油缸位移、所述作业部件的作业参数中的至少一项。
7.根据权利要求6所述的压力预测方法，其中，所述作业部...
【专利技术属性】
技术研发人员：王刚，张梦莹，姚亚敏，
申请(专利权)人：江苏徐工工程机械研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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