关键词：港口机械;液压系统;故障诊断;故障预测;机器学习
摘 要：港口机械的液压系统在恶劣的工作环境下长期运行，极易发生各种故障，影响设备运行效率和可靠性。本文针对港口机械液压系统的常见故障，提出一种基于机器学习的故障诊断与预测方法。首先通过各种传感器采集液压系统的实时运行数据，然后利用数据预处理技术去噪和特征提取。在此基础上，训练多种机器学习模型对故障模式进行分类和预测。通过在港口起重机上的应用验证，该方法能够准确诊断多种常见的液压系统故障，并及时预警潜在的故障风险，为设备维护提供有力支持，提高设备可靠性和运行效率。
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