针对液压系统的特点,设计了基于ARM的智能数据采集终端系统。该系统通过传感器对油压、流量和温度3类信号进行采集,调理后的数据经过ARM处理器S3C2440进行处理和压缩,压缩后的数据利用GTM900C无线传输模块远程传输。整个系统硬件电路分为主控电路部分、数据采集部分和无线传输部分。

现有的基于凸壳的支持向量机(SVM)算法处理机械装备产生的大规模原始数据时间太长。针对这一问题,通过结合轮廓提取算法(Alpha Shapes)和快速凸壳算法,提出一种结合改进快速凸壳算法的SVM用于故障诊断研究。该融合算法利用改进简化的Alpha Shapes算法提取点集的边界数据点,作为改进的快速凸壳算法的对象,减少凸壳算法递归的工作量。实验结果表明:该算法平均只提取了数据集0.26%的数据点,且计算的时间也相应降低。最后实验同样表明该算法的性能优于单一

针对混凝土泵车液压系统故障的特殊性提出了基于本体知识库的故障诊断方法。采用面向故障诊断知识的三层本体结构模型将泵车液压系统常见的故障用本体语义表示出来。对常见的油温过高现象与液压系统较易发生故障的结构单元如溢流阀构建单元故障诊断知识库利用已有的诊断知识对其进行故障分析。对某型混凝土泵车液压系统进行了故障诊断测试实验。结果表明：文中提出的诊断方法克服了以往其他故障诊断方法的不足提高了泵车液压系统故障诊断的准确率保障了运行的可靠性使液压系统的严重故障发生率下降了75.9%。

针对液压系统的特点,设计了基于ARM的智能数据采集终端系统。该系统通过传感器对油压、流量和温度3类信号进行采集,调理后的数据经过ARM处理器S3C2440进行处理和压缩,压缩后的数据利用GTM900C无线传输模块远程传输。整个系统硬件电路分为主控电路部分、数据采集部分和无线传输部分。