针对航空行业广泛应用的柱塞泵的热力学特性，提出了一种分析和建模的方法。应用能量守恒定律推导并建立了集中参数的航空柱塞泵的热力学模型，并针对柱塞泵的内部结构进行了较详细的传热分析。将此建模和分析的方法应用于包含航空柱塞泵的一个典型液压回路。通过对航空柱塞泵的热力学实验与仿真结果的比较证明了建模方法的有效性。

针对液压系统的非线性、时变、流固耦合的特点，提出双级径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络模型实现液压伺服系统故障检测与定位。采用第1级RBF网络作为液压伺服系统的故障检测滤波器，通过实际系统与RBF观测器输出的残差实现液压伺服系统故障检测。利用第1级RBF观测器的输出残差和网络结构参数，应用第2级RBF网络实现液压伺服系统典型故障定位。针对K均值聚类算法收敛速度慢的缺点。提出了改进K均值聚类算法和学习速率自适应调整算法，利用网络优化结构参数和学习率。加快神经网络收敛速度，减少运算量。实验结果表明，利用双级RBF神经网络能够有效地检测出液压位置伺服系统的故障，并能实现系统的故障定位。