隨著挖掘機技術不斷地發展和進步，液壓系統也成為現代挖掘設備中的重要組成部分。然而，由于挖掘機的工作環境復雜和工作負載大，液壓系統出現故障的情況時常發生。因此，如何在挖掘機故障發生前進行預警和智能監測，來避免或減少故障發生，就成為了現代挖掘機液壓技術的迫切需求。

一、故障預警方法：

1.機器學習：利用機器學習算法對工作周期和壓力變化進行監測，來預測故障。通過訓練模型，監測多項指標，如油溫、油壓、流量等關鍵參數，來實現故障預測。

2.物聯網技術：使用物聯網傳感器來收集液壓系統數據，然后通過云計算進行分析和處理。通過實時監測和預警，來避免沒有預測到的故障問題。

3.人工智能：通過計算流體動力學（CFD）軟件，對液壓系統進行建模。然后利用深度學習算法對大量的數據進行訓練，來實現對故障的智能診斷和預警。

二、智能監測方法：

1.實時監測：通過傳感器對液壓系統的各項數據進行實時監測。通過數據分析和判定，自動檢測液壓系統的工作是否正常，有無液壓系統故障。

2.遠程監控：通過遠程監控設備，對挖掘機液壓系統的工作狀態進行監測和記錄，幫助維修人員進行診斷和修復。

3.預警功能：通過實時監測和數據分析，可以提前發現液壓系統故障，為設備維修和保養提供重要的數據支持。

總結：

挖掘機的液壓系統出現故障，會給挖掘機的使用和維護帶來不小的困難，因此，合理和正確地應用液壓系統的故障預警技術和智能監測方法，對改善挖掘設備的工作效率和安全性具有至關重要的意義。相信在我們不斷加強相關技術應用和創新的進程中，液壓系統的故障預警技術和智能監測方法將會不斷地得到完善和提升。