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由于液壓系統能夠以較小的體積提供較大的力和扭矩，且振動和沖擊較小，被廣泛應用于工業中。液壓缸是常用的液壓執行元件，其故障將直接影響機械系統的正常工作和使用壽命。內泄漏是常見的液壓缸故障模式，導致液壓油的壓力能轉換為熱能，進而使油溫升高，嚴重影響液壓系統的性能和效率。內泄漏可使液壓缸出現爬行、動力不足、保壓性能差等問題，嚴重影響液壓系統的平穩性和可靠性。因此，準確識別液壓缸內泄漏對保障液壓缸正常工作非常重要。
液壓缸是工程機械中常用的執行元件，內泄漏是其常見的故障模式，將嚴重影響機械系統的工作效率和安全性，及時識別液壓缸內泄漏能夠保證液壓缸的安全正常工作。通過小波分解提取液壓缸進口壓力信號特征，利用BP神經網絡建立分類器，實現了對液壓缸內泄漏的智能識別，分類準確率高，提高了液壓缸內泄漏故障診斷的效率，為實現液壓缸智能狀態監控提供了基礎。
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