液壓系統廠家基本思路是歸納剖析、條件判別。即修理人員經過調查、聽、接觸和簡略的測驗以及對液壓體系的理解，憑經歷來判別毛病產生的原因。當液壓體系出現毛病時，毛病本源有許多種或許。采用邏輯代數辦法，將或許毛病原因列表，然后依據先易后難原則逐個進行邏輯判別，逐項迫臨，找出毛病原因和引起毛病的具體條件。

毛病確診過程中要求修理人員具有液壓體系基礎常識和較強的剖析才能，方可保證確診的效率。但確診過程較繁瑣，須經過很多的檢查，驗證工作，并且只能是定性地剖析，確診的毛病原因不行。為減少體系毛病檢測的盲目性和經歷性以及拆裝工作量，傳統的毛病確診辦法已遠不能滿意現代液壓體系的要求。隨著液壓體系向大型化、連續生產、自動控制方向開展，又出現了多種現代毛病確診辦法。如鐵譜技斷，可從油液中分離出來的各種磨粒的數量、形狀、尺度、成分以及分布規律等狀況，及時、判別出體系中元件的磨損部位、方式、程度等。并且可對液壓油進行定量的污染剖析和點評，做到在線檢測和毛病防備。

根據人工智能的專家確診系斷，它經過計算機仿照在某一領域內有經歷專家解決問題的辦法。將毛病現象經過人機接口輸入計算機，計算機依據輸入的現象以及常識庫中的常識，可推算出引起毛病的原因，然后經過人機接口輸出該原因，并提出修理計劃或防備措施。這些辦法給液壓體系毛病確診帶來寬廣的前景，給液壓體系毛病確診自動化奠定了基礎。但這些辦法大都需要昂貴的檢測設備和復雜的傳感控制體系和計算機處理體系，有些辦法研究起來有一定困難，一般狀況下不適應于現場推廣運用。下面介紹一種簡略、有用的液壓體系毛病確診辦法。

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