针对一般方法建模时所定义的负载压力未能充分考虑非对称缸结构的不对称性和初始位置时液压弹簧刚度并非最小的问题,提出用等效承压面积加权平均的方法重新定义负载压力,推导出了滑阀线性化流量方程;利用液压弹簧刚度理论分析液压固有频率最小时非对称缸的初始位置和总容积,建立了阀控非对称缸的数学模型,提出了相应的设计准则,通过仿真和试验分析了该模型的动态特性,且与一般模型进行了比较。结果表明,该模型较一般模型更精确,更接近工程实际。

针对回归神经网络辨识和建立非线性动态系统模型的问题,研究非线性状态空间描述的回归神经网络数学模型。讨论极小均方误差网络训练收敛准则,通过研究Kalman滤波估计公式中的随机变量,提出一种参数增广的回归神经网络非线性状态方程,无导数的Kalman滤波器用于增广参数估计,人工白噪声强迫网络学习,更新网络权值,避免了扩展Kalman滤波器计算Jacobian信息和基于递度学习算法收敛慢的问题。在电液伺服系统辨识建模的应用中表明,回归神经网络较好地跟踪了液压油缸压力变化,与扩展Kalman滤波估计学习算法相比,新的算法具有较快的收敛和精度。

针对氮爆式液压破碎锤的特点和其冲击性能测试的难点运用氮气室压力测试法研制了一种新型氮爆式液压破碎锤测试系统。该系统由数据采集子系统和数据处理分析子系统两部分组成。数据采集子系统以C8051F020单片机为核心数据通讯、处理分析子系统以VB6.0和MATLAB7.0为平台设计。两个系统通过标准RS-232C串口实现数据通讯。经现场试验与使用表明：该系统具有精度高、耐冲击与振动、测试可靠的特点对氮爆式液压破碎锤产品性能的测试、标定以及智能型氮爆式液压破碎锤开发具有极其重要的意义。

针对一般方法建模时所定义的负载压力未能充分考虑非对称缸结构的不对称性和初始位置时液压弹簧刚度并非最小的问题,提出用等效承压面积加权平均的方法重新定义负载压力,推导出了滑阀线性化流量方程;利用液压弹簧刚度理论分析液压固有频率最小时非对称缸的初始位置和总容积,建立了阀控非对称缸的数学模型,提出了相应的设计准则,通过仿真和试验分析了该模型的动态特性,且与一般模型进行了比较。结果表明,该模型较一般模型更精确,更接近工程实际。