采用Abaqus软件,建立包括动力总成、车身框架、悬置支架和缓冲套筒等关键结构的新型沙滩车动力总成悬置系统有限元分析模型;经过模态分析,计算得到发动机最高工作频率范围内的共5阶模态频率和振型,并分析各阶模态形成的原因;分析得第3阶模态振动方向与活塞运动方向相近,易引起车身框架的共振,是悬置系统结构的薄弱环节;针对此薄弱环节,对车身框架进行优化,通过优化前后的悬置系统模态分析结果的对比分析,达到较好的优化效果;动力总成悬置系统模态分析结果为发动机控制策略优化提供参考,也是后续的动力总成悬置系统动力学分析和减振优化的基础。

阐述了连续墙液压抓斗起重机双主卷扬液压系统的工作原理,并基于自适应模糊PID控制原理,采用主从同步控制方式,对连续墙液压抓斗起重机双主卷扬进行同步控制。通过对现场试验数据的分析表明,与常规PID控制相比,自适应模糊PID控制具有更好的控制性能,其同步控制精度可达到±0.3°,能很好地满足连续墙液压抓斗起重机同步作业的要求。

针对液压系统故障的复杂性和不确定性等特点，传统的故障推理方法难以满足液压系统故障诊断的要求，提出了基于故障树分析和专家经验知识的模糊神经网络故障诊断方法。以起重设备液压系统为研究对象，建立故障树模型，基于故障树信息和专家经验知识，建立模糊神经网络诊断模型及并提取训练数据，在此基础上，运用统计参数法确定模糊预处理所需的模糊隶属函数。将训练好的网络模型应用于实例诊断，实验结果验证了该方法的实用性和有效性。

为了研究汽车起重机回转液压系统故障诊断问题，提高诊断效率。为有效提高汽车起重机回转液压系统故障诊断的速度与精度，针对传统故障诊断算法收敛速度慢、容易陷入局部最优，导致诊断精度不高的问题，提出了一种根据小波包能量熵的粒子群神经网络汽车起重机回转液压系统故障诊断方法（EE—PSONN）。首先依托汽车起重机回转液压系统实验平台，提取五种回转故障模式信号；然后利用小波包变换提取Shannon熵值，作为故障输入特征向量；最后利用粒子群优化算法提升BP神经网络，对故障进行建模识别。试验表明此法具有较高识别率．为汽车起重机回转液压系统故障诊断提供一种有价值的诊断方法。

本文提出了利用SIMULINK软件包对液压伺服系统进行动态仿真的方法.以阀控液压缸为例建立了液压伺服系统的动态模型,给出了该系统的仿真模型,详细介绍了如何利用SIMULINK对液压系统的动态特性进行仿真,同时较详细地讨论了影响液压伺服系统动态特性的主要因素.仿真结果表明,SIMULINK方法是对液压伺服系统的动态特性进行仿真的一条有效途径.