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液壓站系統(tǒng),自產自銷,可來圖來樣/國內對液壓故障診斷起于上世紀末，但發(fā)展很快。基于人工智能與傳遞函數的故障診斷方法應用于工程機械液壓傳動系統(tǒng)故障診斷，而故障原因與表征存在復雜的非線性映襯關系，不能直觀地表現出來，給經典的故障診斷帶來了極大的困難。目前工程機械液壓傳動系統(tǒng)的研究主要集中于浙江大學、北京大學、燕山大學與北京航空航天大學，逐步實現了從基礎研究———故障機理和診斷技術，深入研究并利用振動信號來進行診斷，再發(fā)展利用神經網絡、系統(tǒng)、小波分析等實現智能診斷。2009 年為了實現AGC 液壓系統(tǒng)的診斷，燕山大學高英杰采用了人工智能與信號處理相結合的方法， 2010 年北京航空航天大學黃志堅為了分析和研究軋鋼機液壓系統(tǒng)采用了故障樹分析的方法，次年，張若青實現了動態(tài)神經網絡分析液壓余度舵機伺服系統(tǒng)的故障。液壓站系統(tǒng),自產自銷,可來圖來樣
