针对当前各类测距方法的缺点和不足，提出了一种基于相似原理的新型双目测距法。介绍了该方法的原理，并推导了距离的计算公式。由于该计算公式不便于直接在工程中应用，又提出了一种实验方法来实现新型测距法的工程价值。为验证该方法的实用性，进行了两组实验。实验结果表明，该方法在中短距离上可以实现较高精度的测量。该方法成本低，适用于移动机器人的视觉测距系统，并可以使机器人同时获得望远镜和广角镜能力，提高了其感知世界的深度和广度。

为探究旋转唇形密封的失效机制,综合考虑流体、微凸体、弹性变形和温度对旋转唇形密封的影响,构建旋转唇形密封多场耦合模型,并基于多场耦合模型与关键点更新策略提出混合润滑状态下旋转唇形密封的磨损退化模型仿真方法。通过设计故障模拟试验,将试验结果与仿真结果进行对比,验证了仿真方法的有效性。结果表明:唇形密封件在初期磨损速率较大,之后趋于平缓;唇尖处接触压力最大,磨损速率最大。

为了获得轴向柱塞泵平面配流副的动态压力分布,基于雷诺（Reynolds）方程推导了柱坐标下封油带内任一点的压力计算模型,根据转子转动角度动态更新边界条件,利用有限差分法求解配流副油膜的动态压力分布。结果表明,配流副油膜压力在封油带内呈非线性,并且会产生使转子偏转的固有偏心力矩以及周期性偏心力矩,从而导致配流副油膜的动态变化。

针对动态滑模变结构控制策略，研究了一类带有参数不确定项的非线性系统的变结构控制问题。分析了在未知扰动下的三阶非线性系统的输出调节问题，证明了基于李亚普诺夫稳定性理论意义下的动态滑模变结构控制律的稳定性，该控制律能使系统快速达到滑模状态，保证了系统误差的快速收敛性及对外部扰动和参数不确定性的不敏感性，最后给出的仿真实例证实了理论分析结果的正确性。

提高机载液压系统压力可以提高液压系统功率密度,但是随着航空液压泵转速增大和压力增高,关键摩擦副之一的柱塞副磨损加剧,泄漏量增大。提出了一种考虑油液黏压特性的高压航空液压泵柱塞副泄漏量模型。结合Baras液压油液黏压公式,在经典泄漏量公式的基础上进行一定程度的补充和修正,以便更精确的计算高压航空液压泵柱塞副各种磨损程度下的泄漏量。仿真结果表明,系统压力达到35MPa,黏度变化导致的泄漏量变化不可忽略。

在充分分析液压负载模拟器控制软件功能及故障模式的基础上提出了基于层次化分析(AHP)的可靠性分配模型.实际软件测试结果表明基于AHP的可靠性分配结果与测试结果近似且满足用户对控制软件可靠性的指标要求.

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,采用小波分析进行消噪处理,利用具有紧支结构的小波函数进行分解和重构消除检测信号中的干扰成分,有效提取故障特征,从而实现液压泵配流盘偏磨故障及滑靴磨损故障的高效故障诊断.试验结果表明,小波包分析能够将信号进行多层次的划分,根据被分析的信号的特征,自适应地选择相应的频带,从而提高信号的时-频分辨率,在时域和频域上有效突出故障信息,实现微弱故障的高效诊断.

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点，及传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷，提出了一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合，进行液压泵故障诊断的新方法．利用具有紧支结构的小波函数对信号进行分解，削减小波系数以滤除信号中的噪声；单支重构以有效提取各频带的故障特征，并以频带能量作为识别故障的特征向量；应用改进的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射，实现液压泵故障分类．试验结果表明，采用小波包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断．

液压传动系统由于其独特的优点在各个领域中获得愈来愈广泛的应用但是在各种工业驱动系统中液压机构都是故障率较高的部分。为了提高液压系统的可靠性除了提高液压系统元器件的的可靠性之外还需要进行故障检测、诊断和故障处理。本论文就是为液压系统设计和研制多传感器测试系统和故障诊断系统实现液压泵源温度、振动、压力、液位和污染的故障检测及液压伺服系统位置、温度的检测并研究故障特征提取方法有效消除干扰影响利用传感器信号处理和辨识模型开发故障诊断算法。

频率特性是液压伺服系统的基本特性，包含了系统的全部结构和参数，能够全面描述系统。因此频率特性的测试具有重要意义，传统的系统频率特性测试需要使用专用设备，昂贵的价格使其不容易在工程中推广。该文介绍了利用PXI硬件和LabVIEw软件构建的虚拟仪器，测试液压伺服系统的频率特性。这套系统的软件采用虚拟仪器编程软件LabVIEW8，在WindowsXP操作系统下编制，人机界面友好，程序结构清晰。对于各种不太理想的实际信号，进行光滑、滤波等处理，很好的实现了系统的频率特性分析，效果同比于与昂贵的频率特性测试仪器。