文章阐述了一种由离轴抛物面反射镜和平面反射镜组成的红外平行光管，然后从两个方面对这种红外平行光管进行了详尽的分析。一方面对离轴抛物面反射镜的焦平面成像质量进行了详细的分析，另一方面为了提高平行光管结构设计的合理性，通过ANSYS软件对该平行光管进行了模态分析，为改进平行光管结构提供了理论依据，进而阐述了改进平行光管的方法。

针对液压泵振动信号出现的调制现象，提出基于集总平均经验模态分解（ensembleempiricalmodedecomposition，EEMD）和平滑能量算子解调相结合的方法进行解调，并运用小波包分解频带能量的方法提取了轴向柱塞泵的特征向量。首先，利用EEMD将采集到的柱塞泵振动加速度信号分解成若干个平稳的本征模函数（IMF）；然后，选取包含主要故障信息的本征模函数通过能量算子解调的方法进行包络解调，从而提取振动信号在高频谐振带的包络成分；最后，运用小波包理论提取各频带的能量作为特征向量。结果表明：基于EEMD和平滑能量算子解调的方法能有效地避免模态混叠现象，提取振动信号的包络成分，成功获得各种状态下的特征向量。

液压泵的性能直接影响整个液压系统的正常工作,为此需要对其进行状态监测和故障预测。采集液压泵的振动信号,运用集总经验模式分解（EEMD）和平滑能量算子解调相结合的方法进行包络解调;采取小波包分析方法得到了故障特征向量;在研究支持向量机回归估计基本原理的基础上,建立了小波包分解和支持向量机相结合的预测模型。采用液压泵历史数据对模型进行了验证,结果表明,基于支持向量机的预测模型和故障映射模型可以有效地对液压泵进行故障预测。

针对液压泵压力信号呈现的非线性、非平稳的特性，提出一种将小波包分析、相空间重构理论与支持向量机（SVM）相结合的预测方法，实现液压泵压力信号监测数据的建模及预测。首先将采集到的压力信号通过小波包进行分解，将分解得到的各个分量进行重构，其次对重构后的每一个分量通过混沌支持向量机预测模型进行预测，最后对各预测值进行合成。试验数据表明，该方法能够有效地预测液压泵压力信号的变化趋势，具有较高的预测精度，可有效地应用于系统的状态监测和故障预测。

针对液压泵振动信号出现的调制现象,该文提出一种基于经验模态分解（EMD）和相关性分析的包络解调方法,并与基于小波包理论和Hilbert变换的包络解调方法进行了对比,通过分析某型装备液压泵在各种故障状态下的振动信号,成功提取了调制信号在高频谐振带的包络成分。通过两种方法的对比可以得出：两种方法都能较好的提取对象的故障特征,但改进EMD方法所提取到的故障特征更为准确,能量丢失较少。