文章目录

0 前言

1 基于大数据分析的液压故障诊断技术原理

2 基于大数据分析的液压系统故障诊断关键技术

2.1 故障数据特征选择

    2.1.1 基于小波包分解的特征选择

    2.1.2 基于经验模态分析的特征选择

    2.1.3 基于主元分析的特征选择

2.2 机器学习

    2.2.1 神经网络

        (1)BP神经网络

        (2)概率神经网络

        (3)径向基神经网络

    2.2.2 支持向量机

    2.2.3 深度学习

2.3 数据可视化

3 未来研究展望

(1)基于“技术协同”思路的数据获取方法

(2)基于“技术融合”思路的算法改进方法

(3)基于“技术探索”思路的数据分析方法

(4)基于“技术借鉴”思路的数据解释方法

4 结论

文章摘要:结合大数据分析技术，针对液压领域的故障诊断，围绕近几年故障诊断的研究现状，归纳总结基于大数据分析的液压故障诊断原理。重点讨论诊断的关键技术，阐述这些技术的优势与不足。对液压系统故障诊断方法进一步的研究思路进行展望，为后续的研究提供参考。

文章关键词:

论文作者:郝俊杰 高虹霓 王崴 邱盎 王庆力 宋新成 

作者单位:空军工程大学防空反导学院 

论文分类号:TH137

文章来源：《现代诊断与治疗》 网址: http://www.xdzdyzlzz.cn/qikandaodu/2022/0711/1918.html