目前钢丝绳无损检测中对断丝信号的处理仍比较困难,小波分析可以聚焦到信号的不同细节,于是本文将它应用于断丝信号的消噪平滑和奇异性检测,使得信号更加光滑,消除了干扰信号,避免断丝误判,同时使奇异点更加明显,有效地提高内外部断丝识别和定量检测的准确率,实验证明该方法效果明显.

为使直线度淮直测量一次性自动完成，提出了一种结合M型分划丝，采用单线阵CCD器件，应用激光准直原理测量二给小位移和第三维小角度的全新方案，阐述了测量的基本原理、系统组成及硬件设计。实验表明，直线度准直仪在70m距离内准直精度可达13μm，在±20°测角范围内测角精度达00．7″。

为了提高经纬仪检定的效率和精度,设计了一种专用的经纬仪快速检定系统.文章介绍了其组成、工作原理和软件设计,着重介绍了独特的光学读数图像自动识别装置及各仪器与计算机的通讯,并对系统的测量不确定度进行了评定.实践证明,系统完全符合经纬仪检定的要求,大大降低了检定人员的劳动强度,为检定工作自动化程度的提高提供了一个有用的借鉴.

提出了一种大型武器装备液压系统快速故障诊断系统设计方案介绍了用液压系统超声多功能检测仪对流量、压力进行非接触测量的原理并建立了运用超声检测方法测量液压系统流量、压力的数学模型.

利用AMESim和Matlab／Simulink的各自优势，建立了一个液压伺服系统的联合仿真模型，采用自适应混合遗传算法对PID控制器的参数进行优化，自适应混合遗传算法即克服了遗传算法经常出现“早熟”收敛的现象，又克服了模拟退火算法对参数的苛刻要求。仿真实验表明：自适应混合遗传算法能提高寻优速度及寻优精度，整定的PID参数一致性好，能提高液压伺服系统的控制精度和速度。

针对某大型武器设备液压系统各组成部分位置分散的特点，提出基于无线网络的液压系统故障诊断方案。设计了液压系统故障诊断的软件与硬件，阐述了运用BP神经网络的液压系统故障诊断方法，对无线数据传输协议进行了优化与设计。该方案将无线网络技术用于数据传输．省去了大量电缆连接，简化了系统，实现厂对武器装备液压系统的远程监测和快速故障诊断。

本文介绍了一种基于小波分析的液压缸泄漏故障检测方法通过检测液压缸工作腔压力信号小波变换在适当尺度上的极大值点提取出压力信号的突变特征从而为液压缸泄漏检测提供了定量的依据.

竞争网络是一种能够进行无导师学习的神经网络通过训练可以对输入向量进行自动分类从而用于模式识别等目的.文章在介绍一般竞争网络和学习向量量化网络训练算法的基础上分析了竞争网络用于液压系统故障诊断的方法.

文章采用“模块化建模”方法，将每个子系统应用键合图-状态空间法建立起相应的数学模型，分别对其进行实验仿真计算分析，再根据它们之间的功率传递关系由程序将这些子系统衔接起来，建立了整个起升液压系统仿真模型，给出并分析了液压控制系统动态特性的仿真结果；通过采用实数编码、精英选择、白适应交叉和变异概率策略的遗传算法，将系统仿真模型与遗传优化算法有机结合起来，实现基于仿真模型的参数优化，并对优化计算进行可视化编程，实现优化过程的信息处理可视化；仿真结果表明，优化后系统的动态性能得到了较大的改善。

针对某大型武器装备液压系统结构复杂、布局分散等特点，设计了基于无线局域网的故障诊断方案。研制了该武器装备液压故障诊断系统的硬件，开发了故障诊断系统软件，阐述了采用BP神经网络对液压系统进行故障诊断的方法。该系统采用无线局域网技术实现上位主机与状态监测仪之间的交互，省去了大量连接电缆，简化了系统组成，采用了基于神经网络的故障诊断方法，实现了对武器装备液压系统的安全监测和快速故障诊断。