融合AI技术实现智能化升级，从传统的“机械执行”向“智
能感知-决策-控制”闭环演进。
1. 智能诊断与预测性维护（PHM）
方向：利用AI算法实时分析液压系统运行数据，提前预测故
障并优化维护策略。
技术实现：
多传感器融合：通过压力（压差）、流量、温度、振动传感
器的数据采集，结合边缘计算设备进行实时分析快速识别阀
芯卡滞、泵磨损、油液污染等典型故障特征，预测元件寿命
及停机时间。通过AI分析液压泵压力波动，提前预警柱塞磨
损，减少停机时间。
2. 能效优化与能量管理
方向：AI动态协调多液压执行机构，实现系统级能效最大化。
负载预测与功率匹配：利用时间序列预测，预判负载需求，
控制伺服液压泵转速，减少溢流损失。结合能量回收系统：
通过强化学习决策何时启用蓄能器存储制动能量。AI统筹液
压、电气和机械系统达到节能高效。
原文链接：http://www.ldsw.net/hangqing/show-21828.html，转载和复制请保留此链接。
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