一种天井钻机闭路液压系统状态的智能预测及自适应调控方法

一种天井钻机闭路液压系统状态的智能预测及自适应调控方法，利用基于强化学习的智能模型进行液压系统的压力、流量、温度的智能控制与自适应调节；首先通过GRU模型对液压系统的压力、流量和温度的未来状态进行预测，提前预警可能的过压、憋压故障，随后通过SVM模型实时判断系统当前工作状态，并基于GRU预测结果与SVM状态判断生成调节指令并发送至嵌入式微处理器，嵌入式微处理器根据指令联合实时调节泄压阀、伺服阀和缓冲器，以确保系统稳定运行；同时，利用数据收集模块持续收集传感器数据和反馈信息数据，结合自适应学习机制，实时优化和更新智能调控模型。该方法能有效提高液压系统的响应速度与安全性，避免了过压、憋压等故障。