随着时代的发展,农机已经逐渐成为人类生产中不可或缺的部分。液压系统作为农机的重要组成部分,相对机械传动、电气传动等系统具有重量轻、运动惯性小、反应速度快以及可自动实现过载保护等优点。在液压系统设计的过程中,由于液压知识分散、液压系统设计逻辑性较强以及液压元件种类较多且属性参数具有重叠性,导致设计过程中出现大量反复计算问题,使液压系统研发周期延长且不便于实物模拟实验,降低液压产品市场竞争力。为整合液压知识,减少液压系统设计计算量和提高系统设计可靠性,本文结合数字孪生、知识图谱和神经网络技术,构建出液压系统的知识模型,从而构建出液压知识库系统。首先,从物理层的液压系统出发,映射出虚拟层的液压系统数字孪生体,形成液压知识的映射,并构建其知识图谱,清晰展示液压系统知识结构。其次,以液压系统数字孪生体知识图谱为基础,构建出由动态移植结合机器学习组成的混合知识获取方法、基于本体的知识表示以及线性递减策略PSO-BP神经网络对液压元件应用知识的推理与产生式规则结合欧几里得度量对液压系统设计的知识推理组成液压系统的知识模型。该模型能够清晰地表达出液压知识,并能够实现对现有知识的继承与更新。然后,以液压系统的知识模型为基础,在Win10操作系统下,运用Python编程语言、以Pycharm为编译环境,以My SQL和Neo4j为后台数据库,构建出由知识浏览、知识检索、知识推理以及权限管理等功能组成的液压知识库系统,并以简易液压系统设计为例,通过系统推理结果与理论设计一致,验证了本文构建的液压知识库系统的有效性。避免人为因素的干扰,提高了液压设计效率,实现了液压知识的可视化与重用。最后,对本文研究的内容进行全文总结与研究展望。