柱塞马达压力信号是液压系统重要的信号源，其中压力脉动的特征变化能够反映系统局部乃至全局的运行状态。为从多成分混叠的压力信号中有效分离压力脉动成分，重构时域特征，提出基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）与小波包分解的压力脉动信号时域特征提取方法。首先，利用EEMD将压力信号与干扰信号分离；其次，根据柱塞泵和柱塞马达压力脉动信号的时频特性，利用小波包分解并重构得到柱塞马达压力脉动信号，提取时域特征；最后，结合实验分析脉动特征随工况的变化规律。该方法经实验验证可行有效，且结果表明：压力脉动幅度随转速的升高而减小，随压力的增大而增大，与压力脉动变化机理一致。研究成果可为柱塞马达的运行状态监测提供方法支撑。

为准确诊断轴向柱塞泵故障，避免因负载工况变化导致的虚警误判，提出多特征参量阈值自适应故障诊断方法。研究了该方法特征参量的选取、阈值区间的确定及变载工况下阈值自适应计算，定性地分析了该型柱塞泵的振动特性及故障机理，揭示了柱塞泵主要故障模式下的振动信号特征规律，实验结果表明，阈值自适应故障诊断方法能准确检测变负载工况下的柱塞泵配流盘磨损故障，为开展轴向柱塞泵可靠性评估及故障诊断研究提供了重要的理论依据。

为提高柱塞泵的寿命和安全可靠性，确定柱塞泵合理的工作范围，运用FLUENT对轴向柱塞泵的运动特性进行仿真分析，研究了油液的含气量、变转速、温度与柱塞泵出口流量脉动之间的关系。仿真结果表明：油液的含气量对油液压缩性产生很大的影响，对泄漏流量影响较小；负载压力一定时，主轴转速超过2600r／min左右时，容积效率随着转速的增大而减小；压缩流量和泄漏随着温度的升高而增大。模型的准确性得到了实验验证，为开展柱塞泵的非线性动力学及故障演化机理等方面的研究提供了有效的工具。

为解决泵控马达系统在运行过程中由于耦合效应所导致的运行状态信息难以有效提取的问题,在对泵与马达压力脉动信号耦合机理分析的基础上,提出利用小波包对压力脉动信号进行分解与重构并通过不同工况下的实验验证了该方法能有效、实时提取柱塞泵压力脉动信号,同时基于实验数据表明:压力脉动幅值随负载压力的增大而增大,且有随转速升高先减小而后增加的现象。

为提高液压动力系统的可靠性和性能的稳定性，运用FLUENT软件对齿轮泵的二维内部流场进行了瞬态仿真分析，研究了油液的压缩性、黏度等特性对齿轮泵内部流场以及泵出口压力和流量脉动的影响。仿真结果表明：齿轮泵在运转过程中，内部油液的密度、黏度、温度和压力等随环境工况改变发生变化；在齿轮啮合处，油液会发生明显的气穴现象；在转速为600r／min，负载压力为2．5MPa时，泵出口的流量脉动特征值较不考虑时增大了1．2倍；经试验验证，泵出口压力脉动动态误差在4．2％以内，为开展齿轮泵的减振降噪及优化设计等方面的研究提供了有效的工具。