随着矿山工程规模的不断扩大,企业对矿山机械设备性能与可靠性要求也日益提高。本文以卡特350液压挖掘机为研究对象,主要研究挖掘铝矿过程中液压系统可能面临的故障问题。研究人员通过收集和分析卡特350挖掘机实际工作中的大量数据,系统地归纳了液压系统在挖铝矿过程中的故障模式。通过对故障样本的深入剖析,揭示了液压系统在高强度工作条件下可能发生的各种压力、温度和流量异常,为提高挖掘机工作稳定性和寿命提供了重要参考依据。

针对谱峰随不同干扰量漂移的问题，尝试使用模块化神经网络的信息融合对谱仪谱峰随温度、电压等干扰漂移进行数据融合。对谱仪峰位漂移，建立了融合的网络模型、算法及其学习方式。最后在建立的数学模型上对谱漂移试验数据进行计算和仿真。实验结果表明建立的数学模型有较好的精度，基于模块化神经网络的融合技术能运用在谱仪的谱峰漂移的数据融合中。