针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi-GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi-GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取,基于同一含噪声的液压管路振动实测数据,输入到Bi-GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后,为了进一步展示Bi-GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力,利用t-SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明:基于Bi-GRU航空故