一种基于机器学习的挤压机液压自动控制方法

本发明公开了一种基于机器学习的挤压机液压自动控制方法，涉及机器学习技术领域。该方法包括：采集训练数据建立阻尼系数预测模型和摩擦系数预测模型；采集液压压力数据、液压流量数据和部件运动数据；建立压力‑负载控制模型、流量‑速度控制模型和位移‑速度控制模型；采集初始压力值和实时运行特征数据；获取实时摩擦系数、实时阻尼系数、实时输出压力值、实时输出流量值、实时位移变化值和实时速度变化值；计算实时压力补偿值、实时流量补偿值、实时位移调整值和实时速度调整值；进行压力补偿以及位移和速度的调控。本发明通过建立多种机器学习模型以及对液压进行补偿和综合调控，以此实现液压系统的精确、高效和智能化控制。