本研究旨在建立一个实时集成故障诊断系统,将人工神经网络应用于液压设备状态监测,将智能化引入诊断令域,进行多参数多信息综合诊断,提出了诊断准确性可靠笥.主要创新点是:提出了一种前馈性神经网络的混合算法;提出了按结点重要度,确定输入结点的自适应确定法;提出了一种基于多参数输入的神经网络预测模型和一种基于神经网络与D-5证椐理论相结合的综合诊断模型,并皆的实例进行了验证.本研究还进行了大量试验,其一对上海盖昌薄板钢厂冷轧机进行长达一年的现场油液监测,采集油样168个.其二对试验室 建立的液系统,进行多参数多工况的监测,实测时间2000小是时是以上得数据423组.本研究开发了相应软件,具有实用价值.

预知维修是以设备状态监测（振动监测、油样分析、声发射分析、微粒分析、腐蚀监测）和预测为基础的一种维修方式，是维修方式的一种高级发展形式。

故障即事后（breakdown or run to failure）维修

·允许机器出现故障，在设备正好完全停车或停车之后，仅仅修理或更换损坏的零件。

·当设备的停车不影响生产并且不计人工和材料的成本时，这种方法是行之有效的。

·不断地在无计划的“危机处理”模式下工作。维修活动要求库存大量的备件。

·每天面对一长串未完成的任务和一大堆新的夜间突然发生的紧急事情，所以员工常常过度疲劳。

预防即定期（preventive or time-based）维修

·按照预先确定的以日历天数和机器运行时数表示的时间间隔，定期进行维修。

·在严重问题发生之前修理和更换损坏的设备。对于非连续运转的设备，是一种好方法。

·有足够的技能、知识和时间来完成预防维修的任务。

·主要缺点是可能导致维修任务完成得太早或太迟， 不是维修不足，就是维修过剩。

预知即视情（predictive or condition-based）维修

·监测机器运行的状态，如果检测到不良趋势，则识别机器中容易发生故障的零件并确定维修的时间。

·优点之一是可以以系统安排的方式确定维修时间。因为维修工作仅在需要时才进行，所以提高了生产能力。

·可能的缺点是，由于对机器劣化的不正确的评价，可能实际上增加维修工作量。为了跟踪振动、温度或润滑的不良趋势，要求监测这些参数的专业设备，并且对员工进行培训（或者雇用有技能的员工）。

主动即防护（proactive or prevention）维修

·强调对故障根原因的跟踪。分析每一个故障并采取主动测量，以保证这些故障不再发生。它利用以上介绍的和与根原因故障分析（RCFA）相结合的全部预防/预知维修技术。

·RCFA检测和查明引起缺陷的问题。它保证采用和执行适当的安装和修理技术，也可以突出设备再设计和修改的需要，以避免这些问题再次出现。

·以系统安排的方式制定设备修理的时间表，，为了减少和消除重复发生的潜在问题，需要提出改进措施。

预知维修的效益（benefits）

预知维修的效益（benefits）

·提高机器的生产率。消除由于设备意外故障引起的工厂停机。

·延长大修的时间间隔。以“当需要时”为基础，制定维修活动时间表。

·在大修程序中，减少“当需要时打开、检查和修理的”的数量。预知维修指出特殊的缺陷并且由此可以使维修工作更集中，而不是调查全部可能检测的问题。

·减少修理时间。在机器发生故障之前停机，实际上没有继发损坏，所以修理时间减少了。

·增加机器寿命。维护良好的机器一般能持续运行更长的时间