分析了电液伺服阀静态特性与故障模式之间的映射关系介绍了基于BP神经网络电液伺服阀故障模式识别的方法并进行了实验研究结果表明该方法故障模式识别准确率较高可以进一步与伺服阀试验台测试功能进行结合形成一种具有自学习、自动测试与智能诊断功能的检测系统.

轧制伺服油缸轧制力大、行程短、频率响应高测试难度较大.本文针对这些特点提出了轧制伺服油缸的试验必须进行全行程摩擦力和动态响应特性的测试;研究了其试验方法、试验液压系统的组成及CAT测试系统的配置所研制的轧制伺服油缸试验台的测试精度达到了国家B级精度.