基于强化学习的液压系统的过滤控制方法及系统

本发明属于液压过滤控制领域，尤其涉及基于强化学习的液压系统的过滤控制方法及系统，该方法首先设计并配置液压过滤系统，并利用机器学习算法自动初始化过滤系统初始化参数；其次，运行初始化后的系统，实时采集运行参数，并利用构建的伺服控制模型，智能调整过滤器工作状态；同时，利用构建滤芯寿命故障预测模型，精准预测滤芯寿命及系统故障概率，并将预测结果实时反馈至伺服控制模型进行优化；最后设定滤芯使用寿命阈值，当预测寿命达到或低于该阈值时，系统通过反馈机制自动发出预警，并准确给出滤芯更换时间点；本发明控制方法通过智能化管理与优化运行和精准预测与预警机制，提高了过滤效果和系统整体的智能程度和适应性。