研究从液压泵振动、流量脉动和压力脉动信号的时域信息中提取诊断特征参数，组成最小诊断参数组合，并用人工种经网络进行信息融合。提出一种液压泵的人工神经网络在线故障诊断系统，并进行仿真试验。

以液压泵振动信号的５个时域信息：峰值、峰峰值、均方根值、方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统．

实验研究了基于ＡＮＮ离张学习在线检测的故障诊断方式的某实物液压舵机的鲁棒故障检测。通过提出的自适应阈值来提高故障检测系统的鲁棒性和敏感性。实验表明，该方法快速和鲁棒性地检测出舵机小幅值突变故障，早期，小幅值缓变故障。