随着我国工业互联网布局的逐步完善以及智能制造战略的稳步落实，在工业设备运行状态监测与健康管理的领域中，故障智能诊断技术逐渐成为各类工业设备智能化应用的研究重点。注塑机作为高分子材料加工的主要设备，使用的量大面广，但目前仍普遍采用事后维修的方式，特别是当设备内部液压系统出现故障时，因故障隐蔽性强，给排查、维修工作带来巨大难度的同时也严重影响了生产效率，急需提升注塑机的智能化水 平；现有的故障诊断专家系统能够在一定程度上提高诊断维修的效率，但是该种诊断技术的实现依赖于专家主观经验，且不具备自更新功能，故障诊断准确率偏低。
