[发明专利]一种应用于压力精密控制的自动机器学习系统和方法

权利要求书

1.一种应用于压力精密控制的自动机器学习系统，其特征在于包括：高精度数字压力传感器、自动机器学习装置、气体压力精密控制装置和高压气液增压装置依次连接，其中：

高精度数字压力传感器、用于对压力进行测量并通过输出数字量信号；

自动机器学习装置、包括数据预处理模块、监督机制模块、数据集存储模块、深度学习模块、人机交互模块连接组成，

数据预处理模块、用于采集高压气液增压装置的输出数字量信号，剃除错误数据；

监督机制模块、用于实时计算压力控制偏差pe、压力变化率et，能根据用户设定的压力值及容忍边界条件，调用数据集存储模块中的最优参数并输出数字量控制信号，能自动判断并向深度学习模块发出学习指令；能对多次学习结果进行最优选择，并保存到数据集存储模块中；

数据集存储模块、用于保存历史最优参数及当前深度学习最优选择结果，并重新按用户设定的容忍边界条件进行最优选择；

所述容忍边界条件为控制响应时间和波动稳定时间；

深度学习模块、用于根据监督机制模块发出的学习指令，自动进行参数学习并将学习结果数据上传监督机制模块，能再次发出学习指令，再次进行第二次学习，直到收到结束指令停止学习；

人机交互模块、用于提供用户参数设定及相关参数显示；

气体压力精密控制装置、用于接收数字量控制信号，并转换为精密控制气源信号；并恒定输出气源；

高压气液增压装置、用于接收精密控制气源信号，线性输出压力回路。

2.根据权利要求1所述的应用于压力精密控制的自动机器学习系统，其特征在于，所述气体压力精密控制装置包括数字量电压信号装置、高精度比例气动阀、稳压阀、气源；其中数字量电压信号装置通过RS485通讯口接收数字量控制信号转换为0-10VDC直流输出信号，信号分辨率0.0001VDC；高精度比例气动阀电气侧接收0-10VDC直流信号，并线性输出0-1.0MPa精密控制气源信号；稳压阀将气源输出气体压力恒定为1.0MPa输出，并提供给高精度比例气动阀气源侧。

3.根据权利要求1所述的应用于压力精密控制的自动机器学习系统，其特征在于，所述高压气液增压装置包括气液增压泵、输出压力回路、油箱；其中气液增压泵增压比例为1:100，并线性输出0—100MPa压力至输出压力回路。

4.一种应用于压力精密控制的自动机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集高压气液增压装置的压力进行测量并输出数字量信号；

S2、实时计算压力控制偏差pe、压力变化率et，根据用户设定的压力值及容忍边界条件，调用最优参数并输出数字量控制信号，自动判断是否发出深度学习指令；深度学习时，对多次学习结果进行最优选择；并重新按用户设定的容忍边界条件进行最优选择；所述容忍边界条件为控制响应时间和波动稳定时间；

S3、进行参数学习并获得学习结果数据，能再次发出学习指令，再次进行学习，可循环N次，直到收到结束指令停止学习，形成数字量控制信号；

S4、接收数字量控制信号，并转换为精密控制气源信号；并恒定输出气源；

S5、接收精密控制气源信号，线性输出压力回路。

5.根据权利要求4所述的一种应用于压力精密控制的自动机器学习方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：被控压力对象压力测量信号P，通过数据清洗，剃除错误数据，并对连续数据取N次中值，以降低压力测量值的波动；

步骤S2还包括：通过压力设定值Ps与预处理后的实际测量压力Pr实时计算压力控制偏差Pe，通过单位时间t及预处理后的实际测量压力Pr变化值实时计算压力变化率et；根据用户设定的容忍边界条件：控制响应时间TX和波动稳定时间TW，调用最优参数进行压力精密控制，当控制响应时间tx、波动稳定时间tw超出容忍边界条件则启动控制参数的深度学习。