油色谱分析仪的自测整治体系。实际上自诊断是一个很宽的概念，现代电子装置都离不开自检、自诊断系统。以华硕V6600Deluxe显示卡为例，小小的一块显卡上就包括了风扇转速监测、AGP电压监测、SmartCooling智慧型监测、过热保护和动态超频的功能。这是一种称为SmartDoctor的硬软结合技术。在现代仪器仪表中所指的自诊断不单表示仪表坏了才出现响应，而是在仪表有潜在性故障或精度、特性下降时就发觉并修复之。仪器仪表的自检、自诊断系统一般是独立高水平的硬、软件功能块，这种以微处理器为基础的处理单元在逻辑上不同于数据转换、采样和处理系统。其信息的传递和转换在系统内部快速简明的完成，目前常用的仍是激励――响应“回送”（loopback）技术。为了满足自诊断过程的高要求，首先要找出仪表电路中的关键点，将其各种被激励状态和正常测量状态的电参数存储，历史记录也要存储；其次要能随时将各个闭环回路打开进行“回送”检查，其时钟要能随时自动调整，以便在自诊断过程中完成不同的作业。 无论是电气测量仪表还是过程测量仪表的敏感或变换元件都会老化，例如，常用于温度检测的NTC热敏电阻就需要经常用参考变量来校验。电气测量仪表的连续或间歇性自检、自校正多采用以下三种方法。
a.计算分析自检
这种方法的基本原理是在检测主要被测参数的同时，测量多个与之有关的辅助变量，然后依据一定的模型和算法分析、计算，从而来检验和校正测量过程和结果。因此，这类仪表一般除了输出测量结果（功能输出）以外，还要输出一个状态信号（附加输出）.
这种方法又称为“冗余分析自检”。
b.叠加信号自检（（b））.在测量信号馈入同时，持续、间断或周期性的送入一个或一组信号，这些信号可以是高频，也可以是脉冲信号。
它与被测量信号叠加后在处理单元进行处理，特定的模型和算法完结后，再输出测量数据和状态信号。
c.自动周期性自检。在2（c）中可以看到，一个自动开关周期性的将测量信号和一些已知的变量轮流输入系统，经过处理和分析和输出测量数据和状态信号。这个方法比较有效，它**的缺点是将测量信号离散了，从而可能产生失真和误差。
智能测量仪表需对仪表自身的硬、软件进行周期性的自动测试。一般有开机自检和定时自检两种。硬件自检对象是ROM、RAM和总线等。
2、油色谱分析仪的自测整治体系
每台仪表的自检、自诊断任务都需在仪表内部进行一系列作业――计量方面的校验和功能上的检查，这些作业与仪表正常的测量工作完全不同，它们可以离线也可以在线进行。每台测量仪表都有输入级，3是电气测量仪表输入级常用的自诊断模块。
此输入级自诊断模块有两处检测点（粗黑线），通过这两处检测可基本确定其工作状态并进行有关的诊断。首先，通过并行S.A.R输入口，输入预先设计好的一系列有关检测、诊断的数字量，并随时监测转换器的输出值。功能状况通过比较器和附加的D/A转换器来完成。主D/A转换器可使比较器输出有关的脉冲信号。在两个D/A转换器协调一致的运行中，静态测试的结果可从比较器的输出端获得。可编程电压参考源用来校正这个逐次逼近型A/D转换器，整个A/D转换器的动态检测以附加D/A转换器为激励源，由S.A.R的并行口送入预置量。
自校程序分为两个步骤，**步是静态校验周期，主要校正测量通道。当然也要存储校验值并和历史记录进行比较。**步才是在动态状况下对仪表的各项功能检测，即可用三角波（对A/D转换器）...等进行激励“回送”。可编程的高频三角波可用来检测高速采样的测量通道，其转换频率、摆率、时间和幅值可反映其功能状况。在标准电压下叠加一些微步长的脉冲可诊断出两个转换器寄生振荡的情况。
3、油色谱分析仪的自测整治体系
智能测量仪表的自诊断软件可以是“状态表检查法”“查故障词典”，也可以是较**的“专家系统”。“分散式容错系统”也已在测量仪表中采用。程序运行监视系统（看门狗Watchdog）也属于自检的范畴。常用的方法有知识的存储，各种推理机制，正向推理、不**推理、搜索策略等。例如在用单片微机对敏感元件进行自校、自补偿的处理中，就有学习和正常测量两个过程。而学习过程又分为补偿（零位）学习程序、增益（灵敏度）学习程序和校准学习程序。这里常用查表的方法来处理和修正数据。这些程序都有一个入口地址，例如TEST0，TEST1，将这些入口地址列一张表，然后将测试程序的序号作为偏移量，利用表驱动程序来逐个的调用自检子程序。一般的智能测量仪表的每个自检子程序都有一个对应的标志TFi，该子程序检出了问题就将相应的TFi置1，反之则置0.仪表的总故障标志是TF0.是一个简单的测量仪表自检处理的流程图。
4、结语
智能测量仪表的自检自诊断系统是一个十分复杂的系统，它包括硬件模块和软件程序，不同的仪表不同的测量对象又有自己独特的方式和方法。目前它们仍多用激励――响应“回送”自检模式。“专家系统”的不断发展和完善必将使测量仪表的自检、自诊断系统有一个质的变化。
