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针对液压油缸内泄漏故障诊断时,由于提取的时域参数过多,导致诊断速度慢、实时性差等问题,提出基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的诊断方法。该诊断方法是：首先提取压力信号的时域参数作为初始特征,然后利用PCA方法将高维初始特征空间压缩到低维最终特征空间,并将得到的最终特征输入到BP神经网络进行故障模式识别。研究结果表明：该诊断方法在满足故障检测识别率的同时提高了诊断速度,为液压油缸内泄漏的故障诊断提供了一种实用方法。