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通过对工程机械液压系统各个元件的参数测量,提取包含故障信息的特征向量,并应用神经网络进行故障诊断。文中将经验模态分解(EMD)应用到故障特征向量提取中,结合压力、温度、流量等显性信号作为神经网络的输入,并对El-man神经网络的学习算法用PSO算法进行了改进,以提高网络的收敛率和计算能力。使用粒子群算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,经过训练后即可应用到故障诊断系统中。仿真结果表明该方法提高了神经网络的收敛率,减小了诊断误差。