融合AI技術實現智能化升級，從傳統的“機械執行”向“智
能感知-決策-控制”閉環演進。
1. 智能診斷與預測性維護（PHM）
方向：利用AI算法實時分析液壓系統運行數據，提前預測故
障并優化維護策略。
技術實現：
多傳感器融合：通過壓力（壓差）、流量、溫度、振動傳感
器的數據采集，結合邊緣計算設備進行實時分析快速識別閥
芯卡滯、泵磨損、油液污染等典型故障特征，預測元件壽命
及停機時間。通過AI分析液壓泵壓力波動，提前預警柱塞磨
損，減少停機時間。
2. 能效優化與能量管理
方向：AI動態協調多液壓執行機構，實現系統級能效最大化。
負載預測與功率匹配：利用時間序列預測，預判負載需求，
控制伺服液壓泵轉速，減少溢流損失。結合能量回收系統：
通過強化學習決策何時啟用蓄能器存儲制動能量。AI統籌液
壓、電氣和機械系統達到節能高效。
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