齿轮泵维修知识的形式化和规范化表示,可以支持维修过程的知识重用和知识库的建立。本文在获取并分析齿轮泵故障维修的基础上,提出了基于本体的齿轮泵维修知识建模方法,讨论了建模过程,并进行本体一致性检测和推理。结果表明本体连续并且可以进行故障推理。

选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,针对油液采样间隔不等间距的情况,研究非等间距灰色GM(1,1)模型。对建模数据背景值进行改造,建立改造背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型,提高模型的预测精度。研究了油液分析阈值的制定方法,制定液压泵磨损金属元素含量和含量趋势值的阈值。运用改进背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型对某型凿岩台车的液压泵进行寿命预测,预测精度达到95.78%。

本文从多级卧式离心泵机械密封的基本情况和密封结构出发,对多级卧式离心泵机械密封安装孔的腐蚀现象进行阐述,最后从安装孔维修工艺评估、方案选择以及工艺优化3个方面深入分析多级卧式离心泵机械密封安装孔维修,旨在改善安装孔的耐腐蚀性,实现泵的长久稳定运作。

介绍氯碱化工机械运行过程中产生的摩擦失效、过热损伤、密封失效与零件腐蚀4类常见故障,分析干气密封、物理密封与离心力密封3种泵密封技术的应用要点,并围绕设计改良、冲洗介质与安装维护等层面探讨了泵密封技术在设备运维中的具体应用,以期为泵类设备的安全运行提供参考。

在机械设备盲信号处理和故障诊断中,信号的非高斯性至关重要,而峭度是非高斯性的自然度量指标,它反映了机械信号信息的动态变化特征。基于此提出了基于峭度的ICA特征提取和故障诊断方法,首先提取机械设备多通道观测信号的峭度值（或标准峭度,或峭度绝对值,或峭度平方）,并依据观测通道顺序将峭度值组成低维ICA特征向量,进而利用最小二乘支持向量机进行机械设备的模式判别和故障诊断。试验表明：该方法的故障识别率基本上达到80%以上,而且相比标准峭度和峭度平方准则,基于峭度绝对值准则方法的模式识别率更高。

针对传统基于信号和噪声频谱不同而实现去噪方法的缺陷，研究了小波闽值求解方法和奇异值分解特征选取方法，提出了改进阈值的小波包奇异值去噪方法。该方法将输入信号小波包分解后，进行新闽值去噪，再利用奇异值分解法对重构后的信号进行去噪，改进阈值的小波包奇异值法去噪效果更好。用该方法对齿轮泵的正常状态和侧板磨损故障状态的振动信号进行去噪处理，能有效地抑制噪声。

齿轮泵的振动信号中含有大量噪声，在对其进行应用之前必须降噪处理。传统的小波阈值降噪法在信号的奇异点附近会产生振荡现象，为此研究了一种新的小波阈值函数，把新的阈值函数和平移不变量相结合，提出了改进小波闽值法的平移不变量降噪方法。该方法克服了软、硬阈值的缺陷，同时抑制阈值法降噪时产生的伪吉布斯（Pseudo-Gibbs）现象。利用该方法对仿真信号和实测齿轮泵振动信号进行降噪处理，并与小波软、硬阈值法及新阈值法进行了对比。结果表明：该方法具有更好的降噪效果，可应用于齿轮泵振动信号降噪处理。

针对起重机液压系统故障定位的问题,研究了多属性决策方法。根据功能对液压系统进行层次分解,对各子系统的不同功能工况分别建立故障树,综合分析故障树底事件故障概率、搜索成本和启发式信息量等因素,研究了故障定位方法。通过构建决策矩阵、属性值规范化、采用最小二乘法确定属性加权值、利用逼近理想解的排序方法确定了故障树底事件的最优路径搜索策略。以某型起重机吊钩不能起升故障为例进行了应用,结果表明该方法有效可行。

阐述了容积效率作为特征信息进行液压齿轮泵状态监测与故障诊断的原理，分析了液压齿轮泵中流量信号以及容积效率与齿轮泵工况之间的关系，指出了容积效率是状态信息的丰富载体，讨论了利用容积效率进行液压齿轮泵状态监测与故障诊断的可行性及方法。

故障树分析是复杂系统可靠性分析的一种重要方法。以汽车起重机液压缸爬行的典型故障为例，介绍了变幅液压缸的工作过程，运用故障树分析的基本原理构建了故障树。通过定性分析得到了导致故障发生的各种可能事件，其中任何一个事件的发生都会引起液压缸爬行；在定量分析的基础上计算出了各事件的重要程度，发现液压缸的摩擦和润滑情况是主要的故障源。根据分析结果提出了故障诊断策略：按照重要程度依次排查，直到找出最终的故障源。