摘要
液压系统作为现代工业中的“血管”和“神经”，其安全稳定运行对各种设备至关重要。
其中，液压管路作为流体传输的关键部件，其卡箍连接的松动是引发泄漏、振动甚至catastrophicfailure的主要隐患。
传统检测方法多依赖人工经验，效率低下且易受主观因素影响。
随着人工智能技术的蓬勃发展，将深度学习应用于液压管路卡箍松动故障检测成为近年来研究热点。
本文针对这一问题，首先阐述了液压管路卡箍松动故障的危害及传统检测方法的局限性，进而介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理及其在故障诊断领域的应用优势。
接着，对基于CNN的液压管路卡箍松动故障检测研究现状进行了详细梳理，从数据采集与预处理、网络模型构建、实验验证等方面分析了现有研究的特点和不足。
最后，对未来研究方向进行了展望，包括：提高模型鲁棒性、实现多源信息融合、开发轻量化模型等。
关键词：液压管路；卡箍松动；故障检测；卷积神经网络；深度学习
1.引言液压系统凭借其功率密度高、响应速度快、控制精度高等优点，在航空航天、工程机械、冶金矿山等领域得到广泛应用。
液压管路作为液压系统中负责传输液压油的重要组成部分，其连接的可靠性直接关系到整个系统的安全稳定运行。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
