研究现状：远程智能故障诊断技术

远程故障诊断技术就是通过设备故障诊断技术与计算机网络技术相结合，在液压施工机械设备上建立状态监测点，采集设备状态数据；而在技术力量较强的科研单位建立诊断中心，对设备运行进行分析诊断的一项新技术。在诊断模式上，远程诊断技术经历了从单机封闭式监测诊断到基于工业局域网分布式监测诊断（DMD），最后到基于广域网的远程故障诊断的变革；在体系结构上，远程诊断技术经历了从文件/服务器（F/S）到客户机/服务器（C/S）体系结构，再到浏览器/服务器（B/S）体系结构的变革；在诊断方法上，远程诊断技术基于人工智能（Artificial Intelligence）的智能诊断方法也逐渐成为主流趋势。

智能故障诊断（Intelligent Fault Diagnosis，简称IFD）是基于人工智能理论和方法的一种故障诊断新技术，目前广泛应用于远程诊断领域。IFD主要的智能诊断方法归纳如下：

1.基于信号检测的故障诊断方法

基于信号检测的故障诊断是根据检测所得的故障信号，通过特征提取和故障识别找出故障源。因此，基于信号检测的故障诊断，其关键在于正确选择能真正反映设备运行状态的检测参数，然后采用小波分析、信息融合等方法进行故障诊断。

2.基于模型的故障诊断方法

基于模型的故障诊断方法，其核心问题是产生残差，将残差作为故障的指示信号。其常用的诊断方法有：参数辨识法、状态估计法、等价空间法等。基于模型的故障诊断方式不但能够克服专家系统知识的获取瓶颈，而且能够诊断未预测的故障，因此受到了业界的广泛关注。(www.xing528.com)

3.基于知识的故障诊断方法

此方法不需要对象的精确数学模型，而是根据人们长期的实践经验和大量故障信息而设计出的一套智能计算机程序。知识有浅知识和深知识之分，目前广泛采用的是基于浅知识和深知识相结合的智能诊断，如模糊专家系统、神经网络专家系统、故障树专家系统等。

4.基于感知行为的故障诊断方法

基于感知行为的故障诊断能感知环境变化，并具有自识别、自处理及自适应能力，广泛应用于航空航天飞行器、高速列车等重大工程和尖端技术领域。

远程故障诊断与维护的实现可以使液压设备的故障诊断更加灵活方便，也能实现资源共享。随着液压设备的大型化、自动化和复杂化，液压系统的故障诊断越来越困难，在考虑应用人工智能方法的同时，应用分布式技术、网络通信技术成了液压系统故障诊断发展的另一个主要方向。