以激光加工多孔端面机械密封为研究对象,建立符合Gauss概率分布的表面粗糙度模型,利用Fluent软件模拟研究了密封端面不同部位表面粗糙度对密封性能的影响规律,并通过正交试验进一步分析了不同部位粗糙度对密封性能的影响程度.结果表明液膜开启力和摩擦扭矩随端面粗糙度、转速的增大而增大;泄漏量随端面粗糙度的增大而减小、随转速的增大而增大;3个部位表面粗糙度对开启力增大、摩擦扭矩增大和泄漏量减小的影响程度为动环凹腔区粗糙度影响最大,静环端面粗糙度影响次之,动环非凹腔区粗糙度影响最小.

为了进一步减少特征维数、缩短运算时间、提高分类正确率等，提出了一种基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择方法，该方法采用量子位进行染色体编码，利用量子门更新种群。首先，对轴向柱塞泵振动信号进行小波包变换，提取出原始信号和各个小波包系数的统计特征；然后，利用量子遗传算法从原始特征集中选择出最优特征集；最后，以神经网络为分类器（其输入为最优特征集），对故障进行诊断与识别。利用该方法对轴向柱塞泵正常、缸体与配流盘磨损和柱塞滑履松动三种状态的特征集进行选择，试验结果表明，与普通遗传算法相比，量子遗传算法可以更有效地减少特征维数，提高分类正确率。

油液污染是引起液压系统故障的主要原因。该文建立了基于灰色残差的修正模型、时间序列和神经网络的优化组合预测模型，并将该模型应用于液压油液污染度的预测，实验结果表明，该模型在油液污染度预测中取得良好的效果，对实际油液污染监测具有一定的价值。

常规直流换流阀内冷水系统配水管路中存在各个支路水流分配不均问题，并且急需解决。该研究从理论上对薄壁孔的刚度、节流及稳流特性进行了分析，提出了一种在配水管路中引进薄壁孔的技术，并通过仿真实验证明了该技术的有效性，分析了如何应用薄壁孔于整个内冷水系统来调节配水效果。在实测实验中，分析了薄壁孔在配水管路中的流量特性，进一步论证该技术适于配水管路的需求。

对轴向柱塞泵故障特征信息的研究有助于辅助完成轴向柱塞泵故障类型的鉴别和分类。从轴向柱塞泵的所有故障中，选出两种典型故障：缸体与配流盘磨损、柱塞滑履松动。从轴向柱塞泵原始振动信号中提取这两种故障特征的数据，经过小波包变换、数学变换以及遗传算法和偏最小二乘回归相结合（GA—PLS）特征选择后，确定最优的故障特征集。为了解决训练时间较长及权重调整过适应等问题，提出一种基于均匀分布权重和指数损失函数的改进型AdaBoost算法。分别使用AdaBoostM1，改进型AdaBoost构建分类模型比较其分类效果。结果表明：改进型AdaBoost使用仅含有少量的特征组成的最优特征集，可以得到较好的分类结果。

主要研究了AdaBoost算法在液压系统故障诊断中的应用。为了解决＂一对一＂算法和＂一对余＂算法的分类速度随着训练样本数或类别数的增多而变慢的问题提出了基于决策树的AdaBoost算法。利用CART算法构造决策树建立AdaBoost分类器并根据样本数据的分布情况使得在决策树中每一个节点的最可分类别尽可能分开。将该算法应用于某型装甲车辆液压系统故障诊断结果表明：该算法的性能优于其他两个算法具有更高的通用性。

针对液压泵多故障诊断和特征提取上的瓶颈问题，提出了应用概率因果模型的液压泵故障诊断法，以斜轴泵为例，在分析其故障特征的基础上，从测得的振动信号中提取故障特征频段，建立模型，以遗传算法实现对故障的搜索，实验结果与事实相符，从而为液压泵多故障诊断提供了一条有效途径。

传统反后坐理论假设火炮后坐结束时制退机非工作腔内有真空段基于该假设的火炮复进计算结果与实测结果有一定差异.以制退机非工作腔空化试验和压力试验为手段研究了火炮后坐时制退液的空化现象及考虑制退液空化时制退机复进液压阻力的计算方法.研究结果表明：制退液在火炮后坐时发生了剧烈空化后坐结束时制退机非工作腔内充满制退液空化泡并不存在真空段.制退液空化泡是在复进过程中逐渐溃灭的制退机非工作腔几乎不提供复进液压阻力.采用传统理论计算方法会导致对制退机复进液压阻力的高估.考虑制退液空化效应时计算出的制退机复进液压阻力功比传统理论值小4.5％火炮最大复进速度比传统理论值大10.5％.该结论为制退机的合理设计与故障诊断提供了参考.