聚合经验模态分解和基于变量预测模型的模式识别的结合是一种有效的机械故障诊断方法。针对该方法在高速列车故障诊断时存在小样本方法不适用和识别率较低等不足,首先采用滑窗逐步回归法对基于变量预测模型进行了适应性改进,再利用样本间的关联性和连续性,将相邻样本纳入模式识别,并进行样本平滑性处理,从而有效提高了故障诊断识别率。实验分析结果表明,改进方法降低了对样本量的需求,故障识别率提高了20%以上。

以动力锂电池生产工艺的真空连续生产线为背景，介绍了真空过渡仓闸门的基本结构，主要包括门体、启闭机构、锁紧机构。闸门的密封由密封结构、锁紧机构共同实现，因此有必要对二者进行关联分析，使得仿真边界条件趋近实际工况。由锁紧机构ADAMS运动仿真得到密封条最大压缩形变；应用ANSYS接触分析，模拟密封过程中密封条截面形变；再次应用ANSYS接触分析，改善锁紧点数量和加强筋设置数量改善密封板和密封条的形变，对4种不同工况下的形变进行模拟，最终得到优化的密封结构，从而保证动力电池在该真空连续线的生产质量。

运用灰色系统理论提出的一种新的分析方法——关联分析法，对优化设计前后的XZ5110ZYS型后装压缩式垃圾车液压系统的实验数据进行了关联分析。结果表明，优化设计后的装填机构运动平稳，装载质量与液压系统油缸压力关联度降低，达到了设计目的。