摘要
液压系统作为现代工业的重要组成部分，其安全稳定运行对保障工业生产至关重要。
液压管路卡箍作为连接管路的重要部件，其松动是引发液压系统故障的主要原因之一。
传统的卡箍松动检测方法主要依赖人工经验，存在效率低、误差大等问题。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于卷积神经网络的图像识别技术在故障检测领域展现出巨大潜力。
本文综述了基于卷积神经网络的液压管路卡箍松动故障检测的研究现状，首先介绍了液压管路卡箍、卷积神经网络等相关概念，并分析了卡箍松动故障的危害和传统检测方法的局限性；其次，重点概述了卷积神经网络在卡箍松动故障检测中的应用，包括数据采集与处理、模型构建与优化、以及性能评估等方面；最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：液压管路；卡箍松动；故障检测；卷积神经网络；深度学习
#1.1液压管路卡箍液压管路卡箍是一种用于连接和固定液压管路的装置，通常由两个半圆形卡箍、螺栓和螺母组成。
卡箍紧固在两根待连接的液压管路上，通过螺栓和螺母的旋紧力，将两根管路牢固地连接在一起，并起到密封作用，防止液压油泄漏。
#1.2卡箍松动故障卡箍松动是指由于各种原因导致卡箍的紧固力不足，无法将液压管路牢固连接的状态。
卡箍松动会导致液压油泄漏，降低系统压力，影响液压系统正常工作，严重时甚至会导致液压系统瘫痪，造成安全事故。
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