针对输送机电液伺服系统由非线性特征突变导致稳定性失效的问题,在输送机电液伺服系统结构基础上,构建了电液伺服系统非线性动态模型,通过电液伺服系统驱动域控制面演绎电液伺服系统液压弹力和耦合驱动力的动态关系,构建了全维状态观测器对电液伺服系统进行非线性动态特性的实时监测,最后在输送机电液伺服系统硬件在环测试实验台架上验证非线性动态运动稳定性控制方法的有效性,实验结果表明该方法能够有效地抑制电液伺服系统的稳定性失效

针对齿轮箱振动的非线性,利用非线性特征测度的方法提取齿轮箱振动信号的故障特征。并利用双子支持向量机（TWSVM）对齿轮箱故障类别的辨识性能进行研究。TWSVM努力构造两个非平行的超平面来实现分类,它比支持向量机（SVM）针对多分类问题具有更好的样本不均衡适应性,并且分类性能优势明显。对齿轮箱故障类别辨识的实验表明,与传统的SVM和BP神经网络算法相比较,TWSVM具有更高的分类准确率。