对真空隔热板和传统保温材料聚氨酯制成的两种低温冷柜进行了漏热实验分析．完成了低温冷柜温度闭环控制系统的设计．利用冰蓄冷空调系统调节测试室的温度，采用自适应参数的PID温度调节器控制低温冷柜内的温度．开发完成的软件运行可靠、人机交互界面友好、数据可动态显示并存储和打印．实验结果表明，低温冷柜隔热层用真空隔热板部分替代聚氨酯具有更好的热工性能和节能效果．

为了提高柱塞式液压泵的故障诊断效率和准确性,提出了SA-EMD-PNN柱塞泵故障诊断方法。提取各种状态下振动信号的特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析(SA),找出敏感度较高的特征参数;对原始故障信号进行经验模态分解(EMD)结合,构造新的故障信号,再提取敏感度高的特征参数;将所提取特征参数以向量的形式输入概率神经网络(PNN)进行训练和测试。实验表明,SA-PNN方法能快速、有效的诊断出柱塞泵故障,减少诊断时间;而SA-EMD-PNN能在SA-PNN的基础上提高正确率。

通过对齿轮箱正常状态以及不同程度齿轮断齿故障振动信号进行分析,采用时域同步平均技术（Time synchronous averaging method,TSA）对振动信号进行预处理,而后分离信号中的非线性部分,并进行混沌特性验证。结果表明,该方法能够有效提取反映齿轮箱退化的混沌特性,证明了混沌现象普遍存在于齿轮箱运行的全过程中。

针对齿轮箱混合故障信号非线性、非平稳、噪声成分多以及多故障信号相互干扰的特点,提出了基于变分模态分解和相关峭度的齿轮箱混合故障诊断方法。利用变分模态分解能够有效地将信号分解为若干个具有紧致性模态分量的特点,对混合故障信号进行分解处理,将包含不同故障的模态分量分离出来;然后,根据相关峭度能够识别不同周期的冲击性信号的特点,利用最大相关峭度原则提取出包含不同故障的模态分量;最后,对这些模态分量进行包络分析,实现混合故障诊断的目的。通过实验信号的分析验证,证明了所提方法应用在混合故障诊断中的有效性。另外,分析了模态分量个数变化对方法结果的影响,为后续研究提供了经验性的结论。

为了提高液压泵故障诊断的速度与准确性，提出了将敏感度分析与概率神经网络相结合的液压泵故障诊断方法。分析了不同状态下振动信号的时域图与频谱图，得出使用传统方法不易对液压泵进行故障诊断的结论。对各种状态下的振动信号提取特征参数，并对所提取特征参数进行敏感度分析。将敏感度高的特征参数以向量的形式输入概率神经网络进行训练和测试。实验表明：概率神经网络能快速、有效的诊断出液压泵的故障，节约诊断时间。将敏感度分析与概率神经网络相结合能提高概率神经网络诊断的正确率。

该文首先对液压系统油液污染的原因及危害进行了分析,然后讲述了油液污染度的评定问题,最后对油液污染问题应采取的控制措施以及最新的污染控制技术进行了探讨.

液压机械发展的趋势，是产品设计与制造要考虑适应环境生态发展的要求，开发研制节能、环保型的产品。文章析了国内外液压机械的节能技术，探讨了节能控制技术在液压机械中的若干趋势，着重介绍了液压机械泵——发动机的智能化匹配控制技术。

针对液压泵故障诊断特性参数多、故障诊断模糊性强的特点提出应用阶比分析方法消除与振动信号无关的噪声干扰然后利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简获得最优决策系统形成了液压泵故障诊断规则有效提高了液压泵故障诊断的精度和效率。