(一)、液壓系統(tǒng)故障診斷方法

正常的液壓設(shè)備在運作的時候，其聲音應(yīng)該是具有音律且節(jié)奏會保持在較為平穩(wěn)的持續(xù)狀態(tài)之下。所以說，要提升對聲音的敏銳性，一旦聽到設(shè)備運行時聲音與正常時候出現(xiàn)不一致時，即聽到有噪音或者是出現(xiàn)了較為刺耳的聲音時，就能發(fā)現(xiàn)液壓設(shè)備出現(xiàn)了故障。

(1)視覺診斷。注意觀察設(shè)備的油箱內(nèi)部，看工作油有沒有出現(xiàn)變色或者出現(xiàn)氣泡等現(xiàn)象，如果有就說明故障產(chǎn)生。同時，還可以觀察密封的部分以及管子接頭等地方，看有沒有出現(xiàn)漏油現(xiàn)象，并且可以觀察加工時相關(guān)工件的質(zhì)量有無問題，對其展開分析廠較后，也要觀察設(shè)備運行時有沒有抖動、爬行以及不均勻不規(guī)律的運動等情況。

(2)嗅覺診斷。在進行診斷測查時，工作人員可以借助嗅覺來發(fā)現(xiàn)是否存在異味，借此判斷設(shè)備電器的元件有沒有絕緣破損或者短路等現(xiàn)象。與此同時，借助嗅覺還可以發(fā)現(xiàn)設(shè)備油箱當中有沒有存在腐爛物品。

(3)觸覺診斷。所謂觸覺診斷，也就是工作人員利用手部、指部進行觸碰測查，看看是否存在震動情況，還包括檢查是否有沖擊或者油溫偏高等現(xiàn)象。

(4)系統(tǒng)分析方式。每一臺常見的液壓頂升設(shè)備，其內(nèi)部都含有基本性質(zhì)的液壓系統(tǒng)，包括了相關(guān)性、集合性，還有動態(tài)性以及目的性。不管液壓系統(tǒng)再怎么復(fù)雜，都還是靠著許多可以完成某些功能的回路組建而成，故而任何故障都存在著的現(xiàn)象。因此，想要診斷出液壓系統(tǒng)存在的故障，就要熟悉液壓系統(tǒng)設(shè)備的設(shè)計圖，這也是測查診斷系統(tǒng)故障的基礎(chǔ)常見方法。具體而言，就是先將系統(tǒng)回路進行準確劃分與分 解，也就是所謂的分塊加理線，進過仔細分析故障發(fā)生的現(xiàn)象以清理發(fā)生故障所處的回路，進而再弄清楚故障發(fā)生所相關(guān)的元件以及部件，然后盡量縮小測查和分析的范圍，然后實現(xiàn)準確及時診斷故障以及排出故障的目標。很多時候都可以借助分析方法診斷排出液壓系統(tǒng)故障問題，而這要求相關(guān)工作人員的工作分析能力要強，對相關(guān)操作原理要了解。所以說，這使得液壓系統(tǒng)設(shè)備的護理人員要持續(xù)學(xué)習(xí)與實踐，努力積累總結(jié)工作經(jīng)驗。

(二)、提高液壓提升設(shè)備速度特性的伺服控制方案

液壓提升裝置的主要功能在很大程度上依賴于液壓伺服變量液壓泵量液壓馬達回路及其控制系統(tǒng)構(gòu)成的驅(qū)動系統(tǒng)、大慣量滾筒一負載系統(tǒng)、電液定位與制動系統(tǒng)等多方協(xié)調(diào)平衡工作，而其速度特性，尤其是動態(tài)速度控制精度則主要取決于液壓驅(qū)動及其變量控制系統(tǒng)的特性。在液壓提升設(shè)備的發(fā)展中，除降低噪聲、提高液壓系統(tǒng)工作效率和性等問題仍需繼續(xù)研究并加以解決外，如何提高液壓提升設(shè)備的動態(tài)控制精度以提高其性、層位控制精度和乘坐舒適性等綜合性能，則是其所面臨的新問題，而實現(xiàn)液壓提升設(shè)備的計算機控制則是較基本的手段。

液壓伺服系統(tǒng)的控制方案是實現(xiàn)液壓提升設(shè)備計算機控制的關(guān)鍵，后的控制方案要求能系統(tǒng)的大功率(≥1000kW、大負載、大慣量特性，增大系統(tǒng)的速度剛性，縮短負載擾動下系統(tǒng)的調(diào)節(jié)過程和保持系統(tǒng)高工作效率等；針對后的方案，選擇一種合適的控制算法并進行控制器的設(shè)計則是下一步的工作。

液壓頂升設(shè)備的液壓驅(qū)動系統(tǒng)是典型的具有大慣性負載、非線性、時變性的高階系統(tǒng)，其動態(tài)性能隨著負載的變化而變化很大，對這類系統(tǒng)開環(huán)控制想要達到較高的性能困難，因為系統(tǒng)無法預(yù)知由于各種干擾信號的存在而對輸出的影響，也就是很難對它們進行補償，只有采用閉環(huán)控制，同時采用多種控制策略來增強系統(tǒng)剛度，使系統(tǒng)控制精度達到較，這樣才能達到比較滿意的液壓提升性能。針對液壓提升設(shè)備存在的問題，可同時采用模擬控制與數(shù)字控制方法來校正和控制、除了采用比較典型的PID控制、自適應(yīng)控制、變結(jié)構(gòu)控制等策略，近年來一些控制策略如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能控制策略也已發(fā)展與應(yīng)用。