液压支架是煤矿综采设备的重要组成部分,液压支架的可靠稳定运行可为采煤作业及检修作业提供安全的工作空间,因此液压支架的安全稳定运行直接关系到煤炭企业的安全生产及经济效益。由此可见,把液压支架的故障率降到最低有助于提高煤炭企业的经济效益,提升煤炭生产的安全性。

液压缸是工程机械中常用的执行元件，内泄漏是其常见的故障模式，将严重影响机械系统的工作效率和安全性，及时识别液压缸内泄漏能够保证液压缸的安全正常工作。通过小波分解提取液压缸进口压力信号特征，利用BP神经网络建立分类器，实现了对液压缸内泄漏的智能识别，分类准确率高，提高了液压缸内泄漏故障诊断的效率，为实现液压缸智能状态监控提供了基础。