4、基于信號處理與建模分析法

　　基于信號處理與建模分析的診斷法實質(zhì)是以傳感器技術(shù)和動態(tài)測試技術(shù)為手段，以信號處理和建模為基礎(chǔ)的診斷技術(shù)。

　　5、基于人工智能的診斷方法

　　液壓故障的多樣性、突發(fā)性、成因的復(fù)雜性和進(jìn)行故障診斷所需要的知識對領(lǐng)域?qū)＜覍嵺`經(jīng)驗和診斷策略的依賴，使研制智能化的液壓故障診斷系統(tǒng)成為當(dāng)前的趨勢。智能診斷技術(shù)在知識層次上實現(xiàn)了辨證邏輯與數(shù)理邏輯的集成、符號邏輯與數(shù)值處理的統(tǒng)一、推理過程與算法過程的統(tǒng)一、知識庫與數(shù)據(jù)庫的交互等功能，為構(gòu)建智能化的液壓故障診斷系統(tǒng)提供了堅實的基礎(chǔ)。目前，基于智能技術(shù)的故障診斷法主要有:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷法、基于專家系統(tǒng)的診斷法、基于模糊邏輯的診斷法等。

　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷法是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性和自學(xué)習(xí)以及并行計算能力，使其在液壓系統(tǒng)故障診斷方面具有很大的優(yōu)勢。其具體應(yīng)用方式有:從模式識別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行液壓系統(tǒng)故障診斷;從故障預(yù)測角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動態(tài)模型進(jìn)行液壓系統(tǒng)故障預(yù)測;從檢測故障的角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到殘差進(jìn)行液壓系統(tǒng)故障檢測。

　　基于專家系統(tǒng)的診斷法是利用知識的*性、共享性和易于編輯等特點，廣泛應(yīng)用于液壓系統(tǒng)故障診斷之中。基于專家系統(tǒng)的診斷法，由于知識是顯式地表達(dá)的，具有很好的解釋能力，雖然在知識獲取上遇到了發(fā)展的“瓶頸”、“窄臺階”等困難，但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的容錯能力、學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想記憶功能、分布式并行信息處理較好地解決了這些困難。可見，把專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相結(jié)合是智能診斷的發(fā)展趨勢之一。

　　基于模糊邏輯的診斷法是借助模糊數(shù)學(xué)中的模糊隸屬關(guān)系提出的一種新的診斷方法。由于液壓系統(tǒng)故障既有確定性的，也有模糊性的，而且這兩種不同形式的故障相互交織、密切相連，通過探討液壓系統(tǒng)故障的模糊性，尋找與之相適應(yīng)的診斷方法，有利于正確描述故障的真實狀態(tài)，揭示其本質(zhì)特征。