针对生产现场中液压系统故障诊断时间紧，判断准确率要求高，检测仪器少的情况，利用参数诊断法快速找到故障部位及其故障原因，可及时排除故障。

为考虑多属性信息和验证故障分析结果，提出基于贝叶斯网络和AMESim仿真的液压系统故障诊断方法。根据转向沉重故障征兆建造T．s故障树，求得基本事件的T．s关键重要度；建造故障搜索决策的贝叶斯网络拓扑结构，考虑基本事件的搜索成本、维修综合代价和T．S关键重要度等属性，根据求得的综合评价值进行故障诊断排序；按故障诊断的顺序利用AMESim进行故障仿真，将仿真得到的压力流量特性与实际故障征兆对比，指导完成故障诊断。

结合实践中YT4543动力滑台液压系统出现的爬行现象，对液压系统的故障诊断和排除进行初步的分析与探讨，能够较好地解决实际中出现的同类问题。

针对随机噪声和虚假分量影响总体平均经验模态分解（EEMD）分解质量问题提出基于奇异值分解（SVD）和第二代小波变换（SGWT）联合降噪预处理和本征模态分量（IMF）能量熵增量剔除虚假分量的改进EEMD方法。该方法首先对原始信号进行第二代小波变换利用SVD对SGWT得到的高频系数进行降噪处理克服了软、硬阈值法降噪的缺陷。然后对消噪处理的信号进行EEMD分解通过IMF能量熵增量去除虚假分量;最后对主IMF分量进行Hilbert谱分析来提取信号的主要特征。仿真和实验结果表明SVD和SGWT联合降噪故障信号信噪比显著提高且失真度小抑制了噪声对EEMD分解精度的干扰能量熵增量能有效地去除虚假IMFHilbert谱中各频率成分清晰不混叠成功提取了液压系统故障特征频率。

爬行现象广泛存在于低速液压系统中严重影响系统的精度与控制.本文建立了横向液压油缸低速运动下滞滑现象的动力学模型并针对此数学模型搭建了Simulink仿真模型.仿真模型中运用了基本的摩擦模型成功模拟了液压缸的爬行现象.

针对现有的液压多路阀试验台存在功能不全、可靠性差、测试精度和试验效率低等问题，设计了基于PLC的多功能液压多路阀试验台。该试验台由液压试验系统、操作台、PLC采集控制系统、触摸屏和上位计算机等组成。实际应用表明：该试验台可满足液控和电液比例控制液压多路阀的测试要求，且测试精度和试验效率高，可靠性强，用户界面友好。可为产品出厂测试、设计及维护提供实验支持。

为了适应液压技术的发展，进一步拓展实验台的应用范围，对实验台进行了改造。介绍了博世力士乐液压实验台的组成，分析了原有实验台的特点和不足，详细阐述了实验台改造的基本原则，提出导入PLC、触摸屏控制和对原有实验工位进行重新划分和改造的方案，并选取数个典型实验项目进行说明。改造过后的液压实验台已经过半年的教学培训使用，结果表明：这样的改造方式不仅扩充和完善了原有液压实验台的功能，大大增加了实验方案的灵活性，也可以进一步提高学员在机电一体化技术方面的综合应用能力。

针对液压马达故障诊断中特征提取的瓶颈问题提出一种基于Petri网的液压马达故障诊断方法。以叶片式液压马达为例分析液压马达常见的故障及原因利用Petri网的知识表示方法提取故障征兆和故障原因建立基于petri网的液压马达故障诊断模型经过Petri推理结果表明该方法是有效的

开发了基于OPC与LabVIEW的液压泵和液压马达的自动测试系统.下位机采用西门子S7-300PLC进行控制上位机采用LabVIEW编程.通过OPC标准驱动方式与LabVIEW的DataSoket技术实现了LabVIEW与S7-300之间的实时通信以及可靠的系统控制.该系统能按照规定的测试项目完成对液压泵和液压马达的自动化测试并对液压系统进行监控、报警.

提出了一种新的衡量时间序列复杂度的方法——多尺度局部最大样本熵（Multiscale Local-maximum Sample Entropy简称MLSE）与多尺度熵相比MLSE抑制了振动信号中的噪声和干扰成分同时又提高了每个时间尺度上样本熵的计算精度。将液压泵不同状态下的MLSE作为特征向量利用可拓理论进行故障模型识别并将其与另外两种方法进行对比结果表明该方法故障识别准确率最高、耗时最短验证了该方法的优越性。