日常查找液压系统故障的传统方法是逻辑分析逐步诊断。
基本思路是综合分析、条件判断。即维修人员通过观察、听、触摸和简单的测试以及对液压系统的理解，凭经验来判断故障发生的原因。当液压系统出现故障时，故障根源有许多种可能。采用逻辑代数方法，将可能故障原因列表，然后根据先易后难原则逐一进行逻辑判断，逐项逼近，最终找出故障原因和引起故障的具体条件。
故障诊断过程中要求维修人员具有液压系统基础知识和较强的分析能力，方可保证诊断的效率和准确性。但诊断过程较繁琐，须经过大量的检查，验证工作，而且只能是定性地分析，诊断的故障原因不够准确。为减少系统故障检测的盲目性和经验性以及拆装工作量，传统的故障诊断方法已远不能满足现代液压系统的要求。随着液压系统向大型化、连续生产、自动控制方向发展，又出现了多种现代故障诊断方法。如铁谱技断，可从油液中分离出来的各种磨粒的数量、形状、尺寸、成分以及分布规律等情况，及时、准确地判断出系统中元件的磨损部位、形式、程度等。而且可对液压油进行定量的污染分析和评价，做到在线检测和故障预防。
基于人工智能的专家诊断系断，它通过计算机模仿在某一领域内有经验专家解决问题的方法。将故障现象通过人机接口输入计算机，计算机根据输入的现象以及知识库中的知识，可推算出引起故障的原因，然后通过人机接口输出该原因，并提出维修方案或预防措施。这些方法给液压系统故障诊断带来广阔的前景，给液压系统故障诊断自动化奠定了基础。但这些方法大都需要昂贵的检测设备和复杂的传感控制系统和计算机处理系统，有些方法研究起来有一定困难，一般情况下不适应于现场推广使用。
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