根据开、闭式液压泵(马达)综合测试试验台,开发了一种基于BorlandC++Builder6.0的试验测控系统。该系统以变频器和PLC作为下位机,并由IPC作为上位机对其进行测控以实现转速调节及各开关量的监控。IPC和研华PCI1716数据采集卡实现了现场数据的高速采集和实时显示,并可以进行数据的保存、性能曲线的绘制及相关报表的打印。

以液压泵振动信号的５个时域信息：峰值、峰峰值、均方根值、方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统．

提出一种使用BP神经网络检测减压阀故障信号的方法。通过提取减压阀振动时的正常信号和故障信号的均值、标准差、偏度和峰度,作为特征值对建立的BP网络进行训练,再进行故障辨识,取得了令人满意的结果。实验结果证明,利用BP网络进行机械故障检测是可行的。

学校与企业加强合作共同研制大型液压元件CAT测试系统,该系统采用目前国内比较先进的传感器、仪表以及计算机技术,提高了液压元件的测试精度,同时也推进了产学研结合,校企双方互相支持、互相渗透、优势互补、资源互用、利益共享,更好地适应社会经济的发展,具有理论意义和实践价值。

针对飞机液压系统故障具有随机波动性和非线性的特点,基于仿真获取故障和正常数据建立液压系统故障诊断模型。因果蝇优化算法(FOA)寻优易陷入局部最优,改进果蝇优化算法的初始值散列方式和寻优步长,构建混沌变步长果蝇优化算法。通过改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络(GRNN),提高GRNN的非线性学习能力,最终构建CVFOA-GRNN(chaotic variable step size fruit fly optimization algorithm GRNN)模型。实验表明相比FOA-GRNN、GRNN和BP模型,本文模型在性能上更稳定、收敛更快,应用于液压系统故障诊断准确度更高,具有实用价值。

为了能够提高液压钻机液压系统故障诊断的正确率,深入地研究了EEMD在其中的应用。首先,分析了液压钻机液压系统的常见故障;接着,研究了EEMD的基本原理;然后,分析了EEMD的降噪原理;最后,进行了液压钻机液压系统的故障诊断分析,诊断结果表明,该方法具有较高的诊断正确率。

针对经验模态分解(EMD)方法存在的分解不完全问题,提出了一种改进EMD算法。该算法采用分段幂函数插值法代替原EMD算法中的三次样条插值法来生成包络线,对比实验表明了改进算法的优越性。结合时间序列分析中的AR模型,提出了一种基于EMD和AR模型的故障特征提取方法,将其应用到电磁换向阀的故障特征提取中,实验结果表明,该方法能够正确有效地提取电磁换向阀的故障特征。

介绍FESTO TP511电液伺服阀静动态特性实验台的硬件组成及测试原理,对测试系统中的主要传感器进行标定实验,利用该实验台进行某阀的静动态测试实验。实验结果表明该实验台具有原理简单、操作方便的特点,测试精度能满足要求,测试结果可靠。并针对现有实验台提出了计算机辅助测试改造方案。

针对大扭矩液压伺服试验机,重点分析测控系统功能需求,基于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)研究和设计信号采集测试和液压伺服控制器,用Verilog HDL硬件描述语言实现功能模块,仿真结果表明,FPGA实现测控系统的可行性和灵活性。

将PBM法与温度监测法相结合设计了基于LabVIEW的提升机液压制动装置在线监测系统,给出了硬件组成与软件开发。综合运用虚拟仪器、计算机控制、液压传动等技术,实现监测参数的实时显示、越限报警、数据存取等功能,具有界面友好,编程灵活等优点。