针对目前轧机伺服液压缸故障诊断过程中,故障特征提取困难,信号非线性变化,数据量大的问题,提出了一种基于深度置信网络的轧机伺服液压缸故障诊断的方法。根据轧机系统工作原理,建立轧机系统仿真模型,对轧机内泄漏故障状况进行模拟。利用深度置信网络在智能故障诊断的优越性,将信号归一化处理后放入深度置信网络进行训练,然后通过反向传播学习,优化网络各参数,提高诊断精度。深度置信网络模型由多层玻尔兹曼机以及顶层BP神经网络组成。与传统BP神经网络方法进行比较,结果表明,在训练样本数据足够的条件下,深度置信网络模型在伺服液压缸内泄漏故障诊断具有更高的诊断精度。

针对液压传动传统实验在本科"液压传动"实验教学中的不足,研究采用虚拟仿真技术建立虚拟仿真实验,对传统实验进行扩展与深化,并从仿真实验的总体框架、实验内容、实验原理、实验特点和表现形式等方面对虚拟仿真技术在"液压传动"实验课中的应用进行了探索,建立了液压元件与系统虚拟仿真平台,使用结果表明,虚拟实验有助于提高学生的学习积极性、巩固课本知识、培养安全意识和创新精神。

针对传统结晶器加渣设备存在保护渣浪费、保护渣厚度不均匀等问题,设计了带有出料口矩形化补偿机构的自动加渣机,以解决保护渣浪费的问题。建立机构运动学模型,利用MATLAB对驱动连杆的角速度进行仿真分析,并拟合出合适的电控指令曲线,进行实时调节,保证出料口中心运动速度基本稳定,以解决保护渣投撒厚度不均匀的问题。最后,通过自动加渣实验表明,滑动平台位移的实测值与理论值误差小于5%,出料口中心运动轨迹近似为直线且摆动速度基本不变,结晶器内保护渣分布均匀。

分析电液伺服阀静态特性与状态模式之间的映射关系介绍基于BP神经网络的模式识别方法以此为基础开发了具有伺服阀静态特性测试与状态模式识别功能的智能试验系统并进行了实验研究.

本文介绍了一种应用组态软件WinCC5.1及可编程控制器快速研制液压缸CAT系统的方法.实践证明,该CAT系统能完成国标规定液压缸测试项目,具有结构简单、操作方便、可靠性高、研发周期短等特点.

针对某工业港滚筒式混匀取料机料耙小车液压传动系统中出现的冲击问题，利用AMESim软件对液压系统进行系统动态仿真和分析，提出优化建议，并按照优化方案进行设备改造。实验检测结果表明：优化后的液压系统工作性能得到改善，证明仿真优化方法有效。

现有高铁轨道动力测试系统激振装置采用的阀控缸或泵控马达液压激振方式，很难同时满足高振动频率、高激振力和高振幅的要求。针对这些问题，提出一种双环面液压缸，并设计了相应的电液伺服激振系统。根据试验系统参数，建立液压系统的数学模型。运用MATLAB／Simulink对系统进行理论分析和数字仿真，利用PIDTuner工具调整PID控制器参数。结果表明，所设计的液压激振系统满足设计要求。

针对液压AGC测试系统存在的不足，在原有测试系统的基础上设计了一种新的测试方案，主要改进在于用电阻应变计替代位移传感器。通过有限元仿真分析和重复静态实验，表明新方案具有可行性。

分析目前伺服液压缸动态特性测试方法的研究现状，提出一种新的大型轧机伺服油缸动态特性测试方法，阐明了液压系统的组成和测试方法，介绍了计算机辅助测试软件及其流程。该测试方法已在为某钢铁公司研制的试验台中得以实现。

针对某厂混匀取料机料耙液压系统改造中的出现的换向冲击大问题，设计了比例换向阀与压力补偿器配合使用，通过控制阀的信号，调节料耙换向速度，减小冲击，该方案效果良好，可作为类似设备设计时的借鉴。