本发明涉及神经网络技术领域，具体涉及基于人工智能的液压设备智能控制系统。该系统为人工智能优化操作系统，包括：神经网络训练模块、神经网络应用模块、可信度获取模块以及智能控制模块。神经网络训练模块用于训练状态判断神经网络和置信度神经网络；神经网络应用模块用于获取压力数据的置信度；可信度获取模块用于筛选出置信度序列中高置信度的数量占比；同时分析序列变化趋势，根据变化趋势和数量占比获取数据可靠性；获取可靠性系数，进而获取状态判断神经网络的可信度；智能控制模块用于根据状态判断神经网络的结果和对应的可信度对液压设备进行智能控制。本发明实施例能够采用神经网络模型及时检测液压设备的泄露状态，并进行智能调节。