传统方法来诊断液压系统故障！

基本思想是综合分析和条件判断。即，维护人员可以通过观察，倾听，触摸，简单的测试和对液压系统的了解，根据经验判断故障原因。当液压系统失败时，有许多可能的失败原因。使用逻辑代数法，列出可能的故障原因，然后按照先难后难的原则逐一做出逻辑判断，逐项处理，找出故障原因和造成故障的具体条件。 定制液压系统故障诊断的过程要求维护人员具有液压系统基本知识和强大的分析能力，以确保诊断的效率和准确性。但是，诊断过程繁琐并且需要大量检查和验证工作，并且只能进行定性分析，并且诊断的原因不够准确。对于减少了系统故障检测的盲目性和经验，以及拆卸和组装的工作量。传统的故障诊断方法远远不能满足现代液压系统的要求。随着液压系统向大规模，连续生产和自动控制的发展，出现了各种现代的故障诊断方法。例如，铁磁照相技术可以确定可以与油分离的各种磨料颗粒的数量，形状，大小，组成和分布，并及时准确地确定系统中组件的磨损部位，形式和程度。此外，可以对液压油进行定量污染分析和评估，以实现在线检测和预防故障。

基于人工智能的专家诊断系统，该系统使用计算机模仿特定领域经验丰富的专家的问题解决方法。通过人机界面将故障现象输入计算机，计算机可以根据输入的现象和知识库中的知识计算出故障原因，然后通过人机界面输出故障原因，并提出维护计划或预防措施。这些方法为液压系统故障诊断提供了广阔的前景，并为液压系统故障诊断自动化奠定了基础。但是，这些方法大多数都需要昂贵的检测设备以及复杂的传感器控制系统和计算机处理系统。一些方法难以研究，通常不适合现场推广。