针对轴承实际工况复杂多变,现有的智能故障诊断模型和方法诊断效果不理想等问题,设计一种深层特征相关性对齐迁移学习的故障诊断方法。首先,对原始轴承振动信号预处理并将所获得的数据样本划分为训练集、迁移集和测试集;其次,建立一维卷积神经网络,采用训练集对网络模型进行初始化训练;再次,利用迁移集对微调模型进行迁移,提取源域和目标域的深层特征,在迭代过程中不断提高两域所提取特征之间的相关性;最后,使用测试集对所得到的轴承智能故障诊断模型的有效性进行验证。实验结果表明,相对于传统故障诊断方法,该方法可以提高模型的泛化能力,更好地完成实际工况下的轴承故障诊断任务。

针对目前石油、冶金、电力等行业中常用的隔膜泵存在的隔膜破裂后不能继续工作、影响正常生产的问题,以三缸单作用液压驱动隔膜泵为研究对象,提出一种新的隔膜破裂报警系统设计方案当单个隔膜破裂时,系统可以发出报警信号,经工作人员确认后相应的液压缸停止工作,而其他两液压缸可以继续工作;两个或两个以上隔膜破裂时,系统发出报警信号的同时隔膜泵停止运转。基于PLC的逻辑控制功能,利用三菱FX2-64MR型PLC对这种隔膜破裂报警方案进行了程序设计,可实现隔膜破裂实时报警、隔膜破裂个数检测、停止报警、两液压缸工作相位调整、隔膜泵自动停机及料浆输出量测定和调整等功能。现场试验表明在PLC的控制下,这种隔膜破裂报警设计方案,可以保证单个隔膜破裂后隔膜泵的正常运行,是一种有效的设计方案。

阐述了一种液压变压器增压装置的节能思想及工作原理,提出了一种采用液压变压器的节能型封隔器高温高压性能试验装置。对封隔器高温高压性能试验装置的工作原理进行了详细论述,并建立了液压变压器增压模块的数学模型。结果表明,采用液压变压器的高温高压试验装置,能够在不产生节流能量损失的情况下正常运行,极大地减少了封隔器试验过程中的能量损耗。

信号的时域统计特征是最早应用且最为简洁实用的特征参数。目前,用于模式识别的时域统计特征的选用多是基于经验或者不加选择地使用,识别正确率难以保证。针对这个问题,提出一种可视化的特征优选方法。该方法根据特征数据的轮廓图,分析各维特征数据的聚类特性,去除聚类性弱、对故障区分无益的冗余特征维度,仅保留聚类性强的特征维度用于故障识别。在轴承故障诊断实验中,对故障信号时域统计特征进行优选,并采用BP神经网络进行故障识别。实验结果表明,优选后故障识别率得到大幅度提高。

在前期对新型隔膜泵液压动力端研究的基础上，以三缸单作用隔膜泵为研究对象，建立了液压动力端阀控缸速度控制系统的数学模型。对阀控缸速度控制系统的数学模型进行分析表明，在特定条件下阀芯位移与液压缸输出位移之间的传递函数可以简化为比例环节，并在此基础上推导出了电液比例阀输入控制信号与液压缸输出位移之间总的传递函数。最后，对所建立的阀控缸数学模型进行了检验及分析。

故障信号特征提取的准确性是保证故障智能诊断识别率的关键因素。低信噪比情况下,故障诊断效果下降。变分模态分解方法（VMD）在信号分解精度和抗噪方面具有明显优势。在分析VMD抗噪性能的基础上,提出以VMD分解的各模态能量作为智能诊断特征信息,并与小波包的特征信息进行对比研究。将滚动轴承两种故障特征信息通过BP神经网络识别,用不同信噪比的加噪故障信号进行测试,结果表明,在低信噪比情况下基于VMD模态能量的故障特征更具有可识别性。

针对目前石油、冶金、电力等行业中常用的隔膜泵存在流量脉动大，无法满足复杂环境下作业要求等问题，以三缸单作用隔膜泵为研究对象，设计一种新型的液压动力端。该液压动力端主要由液压缸系统和变量泵系统组成。液压缸系统推动隔膜泵动力端按特定的规律运动，有效解决了料浆吸人和排出过程中流量脉动的问题。变量泵系统采用电液比例流量控制泵，其供油流量与液压缸系统所需流量相同，供油压力由负载压力决定。并从电液比例换向阀的节流特性分析出发，给出了全局流量匹配与协调的原理与方法，同时给出了实现方案。研究表明：这种新型液压动力端具有流量脉动小、结构简单、节能、一次性制造成本低、占地面积小、力一惯性比大等优点。

针对目前石油、冶金、电力等行业中常用的隔膜泵存在的隔膜破裂后不能继续工作、影响正常生产的问题,以三缸单作用液压驱动隔膜泵为研究对象,提出一种新的隔膜破裂报警系统设计方案：当单个隔膜破裂时,系统可以发出报警信号,经工作人员确认后相应的液压缸停止工作,而其他两液压缸可以继续工作;两个或两个以上隔膜破裂时,系统发出报警信号的同时隔膜泵停止运转。基于PLC的逻辑控制功能,利用三菱FX2-64MR型PLC对这种隔膜破裂报警方案进行了程序设计,可实现隔膜破裂实时报警、隔膜破裂个数检测、停止报警、两液压缸工作相位调整、隔膜泵自动停机及料浆输出量测定和调整等功能。现场试验表明：在PLC的控制下,这种隔膜破裂报警设计方案,可以保证单个隔膜破裂后隔膜泵的正常运行,是一种有效的设计方案。