Zhou Zitian
THE DEVELOPMENT TRENDS IN FAULT DETECTION METHODS FOR HYDRAULIC DRIVE SYSTEMS AND CHANGES IN INTELLIGENT DIAGNOSIS TECHNOLOGY
DOI: 10.17804/2410-9908.2026.4.088-115 Currently, hydraulic system fault diagnosis technologies are transitioning from traditional methods to intelligent ones. This change is an inevitable result driven by the real-time interaction of objective circumstances rather than an isolated technological event. The state-of-the-art artificial intelligence algorithm technologies, popularization of computational algorithms, as well as the rapid development of detection technologies and information technologies, provide a technical foundation for the creation and development of intelligent fault diagnosis technologies. The high-quality demand in the market has driven the wave of industrial system development towards intelligence. In this context, intelligent fault diagnosis has significant advantages over traditional fault diagnosis methods. The transition from traditional diagnostic technologies to intelligent ones is a systematic change driven by industrial technological progress trends, a massive database, the underlying technological support, and, ultimately, market demand. This paper analyzes the transition trends of hydraulic systems from traditional diagnostic technologies to intelligent ones, the advantages and disadvantages of intelligent diagnostic technologies, the technical support required for comprehensive implementation of intelligent diagnostic systems, as well as the development path of intelligent systems. It thoroughly analyzes the core technologies of intelligent systems (artificial intelligence algorithms), the specific problems that need to be solved in intelligent diagnostic systems, and their specific mature technologies (algorithms, models, etc.). The main challenges currently faced by intelligent diagnosis are discussed, as well as future lines of research that will reveal the inherent logic and inevitability of this technological transformation.
Keywords: hydraulic system, fault diagnosis, intelligent diagnosis, predictive maintenance, Industry 4.0, convolutional neural networks, learning transfer, signal processing, traditional diagnosis
Чжоу Цзытянь
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ СИСТЕМ ГИДРАВЛИЧЕСКОГО ПРИВОДА И ИЗМЕНЕНИЯ В ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ
В настоящее время технологии диагностики неисправностей гидравлических систем переходят от традиционных методов к интеллектуальным, и это изменение является не изолированным технологическим событием, а неизбежным результатом взаимодействия объективных обстоятельств в реальном времени. Современные компьютерные алгоритмические технологии искусственного интеллекта, популяризация вычислительных алгоритмов, быстрое развитие технологий обнаружения и информационных технологий обеспечивают техническую основу для создания и развития интеллектуальных технологий диагностики неисправностей. Высокое качество спроса на рынке способствует волне интеллектуального развития промышленных систем. Интеллектуальная технология диагностики неисправностей в этом контексте имеет значительные преимущества по сравнению с традиционными методами диагностики неисправностей. Переход от традиционных диагностических технологий к интеллектуальным – это систематическое изменение, вызванное тенденциями научно-технического прогресса в промышленности, массивной базой данных, базовой технологической поддержкой и в конечном итоге рыночным спросом. В этой статье анализируются тенденции перехода гидравлических систем от традиционных диагностических технологий к интеллектуальным диагностическим технологиям, преимущества и недостатки интеллектуальных диагностических технологий, техническая поддержка, необходимая для всесторонней реализации интеллектуальных диагностических систем, а также путь развития интеллектуальных систем, тщательный анализ основных технологий интеллектуальных систем (алгоритмов искусственного интеллекта), которые нуждаются в решении проблем в интеллектуальных диагностических системах и их конкретных зрелых технологиях (алгоритмы, модели и т. д.). Рассматриваются основные проблемы, с которыми сталкивается интеллектуальная диагностика в настоящее время, и будущие направления исследований, которые позволят выявить внутреннюю логику и неизбежность этого изменения типа технологии.
Ключевые слова: гидравлическая система, диагностика неисправностей, умная диагностика, прогнозируемое обслуживание, Индустрия 4.0, сверточные нейронные сети, перемещение обучения, обработка сигналов, традиционная диагностика 
Библиографическая ссылка на статью
Zhou Zitian The Development Trends in Fault Detection Methods for Hydraulic Drive Systems and Changes in Intelligent Diagnosis Technology // Diagnostics, Resource and Mechanics of materials and structures. -
2026. - Iss. 4. - P. 88-115. - DOI: 10.17804/2410-9908.2026.4.088-115. -
URL: http://dream-journal.org/issues/2026-4/2026-4_558.html (accessed: 26.09.2026).
|
