资讯前言
液压系统的故障诊断您了解多少？就常见故障分析，其包括压力显示异常、流量显示异常、液压冲击、运动异常、振动噪声过大、油温过高、爬行、液压卡紧与气穴现象等，一个问题的突发，技术人员可能都需要进行一次系统性的检测与维修，对于设备结构较为复杂精密的类型，这绝对算的上一项技术活。此外，往往培养这样专业的技术人才需要投入大量的人力物力，当一个大项目出现液压系统故障时，解决问题可能会花费不少时间，一旦有其他项目也存在类似问题，人手上的调度往往都较为困难，甚至可能导致问题难以及时处理。
资讯讲解
人工智能应用于液压系统并非近期新闻，实际上人工智能在研发阶段便有业界人士积极探索其潜在可能性。在液压系统故障诊断的应用上，目前人工智能技术可分为两大分支——专家系统与神经网络系统，随着技术的不断深入与优化，其逐渐受到更多业界人员的重视，这一趋势也给液压系统的故障诊断指明了一条明确的发展方向，提供了全新的技术手段和理论方法。接下来小编就以“专家系统”和“神经网络系统”这两点分别予以说明：
（一）专家系统
专家系统是处理、研究技术知识的系统，它以液压领域专家的知识为基础，解释并重新组织这些知识使之更具领域内的专家水准，方便解决复杂问题的智能计算机程序。将此程序应用于液压故障诊断上，这将令诊断工作更加科学化、合理化、系统化，同时能提高解决的问题的效率与准确率，从而打破技术人员供不应求的尴尬局面。
与一般的专家系统不同，液压故障诊断专家也由知识库、推理机、用户接口等构成。知识库用于存放各种故障现象、引发故障突发的原因数据、突发原因和现象之间的两者关系的综合性资料，这些海量专业资料都从那些具备丰富经验的维修人员和液压领域专家中获取；推理机是液压系统故障诊断专家系统的核心，实际上它是计算机的控制模板，根据技术人员输入的液压故障症状，利用知识库中储蓄的液压故障方面资料，进行正向、反向和正反向混合推理，进而解决诊断问题；用户接口是专家系统与用户之间实现交互式沟通的一种设施，其常用方法包括窗口、菜单、图形，使得专家系统能更有效的实现人机的实时对话，完成远程操作的根本需求。
现有资料介绍的液压诊断专家系统数量有限，因此在建造液压系统故障诊断专家系统这一项目上存在诸多难点，这要求从业人员必须排除探索阶段的各种困难，总结液压故障排除方面的技术经验，这种经验既需要亲历与归纳，也需要一定的借鉴和获取。当经验不足、获取故障诊断知识的渠道有限时，无法建立丰富的知识库将成为建造专家系统的瓶颈。为了解决这一难题，技术人员不断探索并为之努力，其中较为有名的包括美国矿业局于上世纪80年代开发的井下采煤机液压系统故障诊断所应用的专家系统、国内的YB型叶片泵故障诊断专家系统以及QLY-16T型轮胎型液压起重机故障系统诊断等，这些宝贵的探索经历都为如今的液压行业提供着科学有力的经验。
（二）人工神经网络系统
与专家系统不同，人工神经网络系统更注重学习能力与联想记忆能力，这一系统可实现自我完善、发展和创新知识，可通过联想、记忆、识别与类比等形式予以推理演算。作为在现代生物神经系统研究的基础上建立的一种网状结构系统，它在一定程度上去模仿并学习人脑神经系统处理相关信息，用大量简单的基本单元——神经元相互连接，从而组成具有高度并行处理能力的自适应非线性动态液压系统。
液压系统的故障特性和各种故障原因之间并无明确的对应关系，这是一种复杂的非线性映射关系，当出现某个故障时，系统本身可能会以多种形式表现出来，却这几种故障在征兆方面也会发生重叠，这使得维修人员在故障判断上具有很大难度，而这种人工神经网络系统或将从根本上予以改变。
有经验的专家在分析现场的实际故障时，往往会根据自己以往的经验来现场状况与大脑中储蓄的海量故障实例，通过直觉、联想、记忆能力和类比来进一步判断故障的类型与对应的解决方案。人工神经网络系统的工作原理便是有效模仿人类这种形象思维（专家系统为逻辑思维），从过去事件中总结出既定的规律（专家系统为利用专家经验和启发式经验），从而解决那些难以描述故障类型和故障信号之间逻辑关系时的故障诊断问题。
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