为了辨识调速阀的工作状态,文章建立了调速阀不同工作状态采集信号的时间序列AR模型,绘制了AR三谱及其切片谱图,分析了调速阀正常工作状态与不同故障状态下的动力学性能变化,分析了各切片谱的关联维数变化。分析结果表明,三谱及其切片谱能直观反映调速阀的不同工作状态变化,适合用于调速阀的故障诊断,各切片谱及其关联维数在反映系统动力学特性方面存在对应关系,适合于调速阀的定量和定性相结合的故障诊断分析。

利用小波包分别提取调速阀振动时的正常信号和故障信号的AR功率谱的特征值,之后利用提取的特征值作为LSSVM的输入,对调速阀的故障进行诊断,取得了良好效果,并与原始信号的效果进行了对比,并阐明了原因。

本文提出了一种使用最小支持向量机检测溢流阀故障信号的方法。通过提取溢流阀振动时的正常信号和故障信号,在此基础上进行了AR建模,并由建立的模型获取了信号的AR参数,之后利用这些参数作为最小支持向量机的输入进行故障辨识,取得了令人满意的结果。

针对磁流变液粘弹性力学建模参数多、难度大的问题,引入分数阶微积分理论对磁流变液测试装置建立分数阶模型,通过对系统"黑箱"模型的参数识别间接研究磁流变液体的粘弹特性。在自研发的流变仪上针对不同的磁流变液体进行正弦波电流加载实验,发现分数阶模型下的理论数据能够较好地拟合实验数据,且磁流变液的粘弹性可由模型参数获得。结果表明分数阶系统模型可以从系统角度观察磁流变液体的阻尼特性,且分数阶算子与磁流变液物质参数有关。

引入分数微积分理论研究磁流变液体的粘弹特性。建立基于分数阶的Maxwell模型,采用贮能模量和耗能模量曲线,展示磁流变液的粘弹特性。在磁流变液体不同的实验条件下,理论的贮能模量和耗能模量均能与实验结果较好地拟合。结果表明,分数阶本构方程能够较好地描述磁流变液的阻尼特性,且方程分数阶算子与磁流变液物质参数有关。

基于液压溢流阀体工况提出一种振动频率特性的故障诊断方法.利用溢流阀体振动信号的相关性、自回归模型的参数和功率谱特性获得故障的突变信息从而确认溢流阀的工作状态为液压系统故障的诊断提供判断依据.测试系统采用LabVIEW虚拟仪器构建并通过计算机自动完成测试和分析.实验结果表明正常状态和故障状态下的电压信号没有明显的趋势是一种平稳时间序列;有故障时相关函数衰减比正常状态慢但都不够明显;正常状态和故障状态下的特征根分布明显不同故障状态下的系统可能处于某种稳定状态;正常状态的自回归（AR）功率谱比任何一种溢流阀常见故障的功率谱都低.

研究关联维数在减压阀和调速阀故障诊断中的应用，并针对故障诊断的实际情况，对采集到的信号进行分析，提出将关联维数用于液压元件故障诊断的技术路线及方法．结果表明，不同故障的液压阀产生机制不同，通常也具有不同的关联维数，故关联维数可用于故障的特征提取．正常情况下，位移和加速度参量的关联维数D2〈2；而在故障情况下，所得到的关联维数D2〉2．通过分析加速度的关联维数，可以判断被测液压元件是否存在故障．

为解决故障诊断中确定最优的自回归（AR）模型阶数的问题，运用最终预测误差（FPE）、阿凯克信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC），以及奇异值分解（SVD）的切片法和Frobenius法共5种定阶方法对调速阀的故障进行自回归模型定阶实验．结果表明，FPE，AIC，BIC及SVD切片法确定的阶数较低，而用SVDFrobenius法确定的阶数较高．通过不同阶数、不同故障的调速阀故障诊断实验可知，用SVDFrobenius法建立的AR模型效果优于其他方法．

研究液压系统的一种新的故障检测方法，利用时间序列双谱分析实现调速阀故障诊断．根据实验分析，调速阀正常工作和出现故障时采集的振动信号的双谱存在明显的差异，由此可知，时间序列双谱分析是实现液压元件故障检测的一种有效方法．

提出一种基于时间序列的自回归（AR）模型和支持向量机故障识别方法.以液压调速阀的故障识别为例,利用采集到的调速阀体的振动信号建立AR模型;然后,将AR模型自回归系数和残差方差组成的特征向量输入到支持向量机.最后,通过支持向量机完成对调速阀的正常和各种故障工况的分类识别.实验结果和分析表明,识别率不仅与核函数的选取有关系,而且与支持向量机参数的选取也有关系,以径向基RBF为核函数的识别率明显优于以多项式形式为核函数的识别率.