到目前为止，工程技术中的大多数实用液压系统故障检测方法基于经验丰富的技术人员根据系统压力来判断故障，或者系统故障后，暂时安装了压力和流动传感器以测量系统压力或流动以找到故障。时间更长。显然，在线故障诊断和液压系统的预测可以提高大型液压设备的可靠性和利用。未来研究的重点主要在以下三个方面：（1）对复杂液压系统故障的智能诊断方法的深入研究目前，大多数论文使用BP神经网络或专家系统来诊断单个液压组件的断层，例如液压泵，液压电动机，液压缸或系统泄漏。将来，将整合诸如神经网络方法和专家系统诊断方法之类的智能诊断方法，以对复杂的电湿度系统进行故障诊断研究。（2）加强传感器和其他硬件的研究神经网络诊断方法和专家诊断方法都需要收集大量数据进行分析。因此，传感器的高精度和高可靠性是实现智能故障诊断的先决条件，智能传感器的研究是智能故障诊断的技术保证。（3）对液压系统的智能故障诊断进行一般软件进行研究。开发具有高可靠性和标准化信息传输的传感器，并为液压系统故障诊断专家系统开发一般工具软件，以便不同的液压系统可以使用相同的软件进行故障诊断，从而实现大规模普及和应用软件的应用并降低开发成本。随着工业设备自动化程度的提高，对设备故障诊断的关注越来越多。对各种智能故障诊断方法的研究将为设备的可靠操作提供保证。 https://www.chbuttfusionweldingmachine.com/