Testing of hydraulic solenoid valve in brake-by-wire system with brake fluid is difficult to clean and high corrosiveness.The use of compressed air as test medium can effectively solve these problems.Now,the relationship between qualified limits of dynamic response time of hydraulic and pneumatic test has become the focus of research.Therefore,according to structural parameters of solenoid valve,the flow field is analyzed using ANSYS,and fluid force parameters are obtained.Then,MATLAB/Simulink is utilized to construct simulation model,to obtain the relational equation between the response time of hydraulic and pneumatic test.Finally,hydraulic and pneumatic test system are designed to test qualified limit of response time.The results show that when qualified limit of hydraulic test is 3.50 ms,the actual value of pneumatic test is 3.33 ms and the theoretical value is 3.125 ms.The relative error is 6.16％,which verifies the accuracy of model.It is of guiding significance for gas-liquid test of solenoid valve.
Online wear state recognition of key friction pairs in the axial piston pump is of great significance for stable operation and predictive maintenance of the whole hydraulic system. Edge computing (EC) meets the real-time and low-cost requirements of online wear state recognition whereas two challenges limit its application. One is that current fault diagnosis methods only focus on local fault information, causing inaccuracy and poor generalization ability in different working conditions. The other is that the computing power and storage of EC devices are limited. Therefore, a lightweight knowledge-distilled vision transformer (ViT) is proposed for online wear state recognition. A novel time-frequency domain stacked and channel-weighted pooling structure is proposed to directly process raw time series. To realize high accuracy and high generalization ability, a ViT-based teacher model is pretrained to learn local and global information. To narrow model capacity gap and adapt to the limited resource of the edge node, a novel student model with a simplified self-attention mechanism is proposed to mimic the structure of the ViT and learn from the pretrained teacher model through knowledge distillation. An edge node with functions of signal acquisition, data preprocessing, and wear state recognition is designed and the distilled student model is deployed into it. Comparison with other state-of-the-art methods, ablation experiment, and online verification experiment demonstrate that the proposed method trades off wear state recognition performance and hardware limitations.
External contamination particles or wear particles corroded by a valve body are mixed into the fluid. As a result, when the fluid enters the fitting clearance of the valve core, it can cause an increase in resistance and lead to sticking failure of the valve core. This paper analyzes solid-liquid flow characteristics in fitting clearances and valve-core sticking based on the Euler-Euler model, using a typical hydraulic valve as an example. The impact of particle concentration and diameter on flow characteristics and valve-core sticking force was analyzed. The highest volume fraction of particles was in the pressure-equalizing groove (PEG), with peak values increasing as the particle diameter increased. The sticking force increased with increasing particle concentration. When the particle diameter was 12 µm, the sticking force was the largest, making this the sensitive particle diameter. Particle distribution and valve-core sticking force were compared for oval, rectangular, and triangular PEGs. The fluid-deflection angles in oval and rectangular PEGs were larger, and their values were 32.83° and 39.15°, respectively. The fluid-deflection angle in the triangular PEG was relatively small, less than 50
Colonoscopy is the gold standard for colon cancer detection, and early screening can greatly reduce the incidence of colon cancer. A design scheme of soft robot based on bionics is presented. It adopts soft material structure of three chambers, and controls the bending direction and angle of the robot by controlling the pressure of the chamber. The soft robot is installed at the end of the traditional colonoscopy to replace the traditional manual operation, and is used for guiding during the colonoscopy surgery, which can effectively avoid unnecessary contact between the colonoscopy and the intestine during the colonoscopy propulsion and extraction process. By means of finite element analysis, the shape and layout of the driving cavity and multi-stage structure of the soft robot are optimized and simulated, and the design parameters of the soft robot are optimized and a prototype of the robot is developed. Finally, the bending performance of soft robot is verified by experiments.
随着液压泵等液压元件的发展趋向高压、高功率、高转速,液压元件测试台的功率也在不断提高,造成更多的能量消耗,因此试验台的功率回收至关重要.分析了电功率、机械补偿和液压补偿的功率回收系统方案,确定出液压泵马达测试台较为理想的功率回收系统形式.对选用的电功率回收系统通过AMESim软件建立了功率回收系统模型,对不同工况下电功率回收系统的回收率进行分析.
针对径向柱塞式液压马达故障数据源较少、故障特征与振动信号之间对应关系不明等问题,运用某企业柱塞式液压马达扭矩测试平台收集其故障振动信号,对比径向柱塞式液压马达不同故障类型之间的振动数据特点,分析故障特征与振动信号之间的对应关系,丰富径向柱塞式液压马达故障诊断数据集,并提出基于深度卷积神经网络的径向柱塞式液压马达智能故障诊断方法.径向柱塞式液压马达故障实验结果表明:相比于正常振动信号而言,滚子和定子裂纹及磨损故障振动信号烈度较大,时域统计指标变化较明显,且频谱中有清晰的故障特征及其倍频成分;提出的智能故障诊断方法可以高效识别径向柱塞式液压马达9种健康状态,诊断精度高达99.85％,为径向柱塞式液压马达出厂前测试的智能诊断奠定了数据和理论基础.
泵控差动缸直驱技术是电液系统的主要发展趋势之一,其具有无节流损失、节能、成本低、可靠性高等优势,但存在流量不平衡、低速平稳性差、控制模式单一等问题.针对以上问题,提出了 一种并联旁路阀的泵控差动缸电液控制系统,开展了泵阀协同控制策略研究.介绍了系统的结构,阐明了系统在多种模式下的工作原理;基于AMESim搭建了系统的仿真模型,建立了变速泵和旁路阀协同工作机制,根据调速曲线对泵和阀进行权重分配,以提高变速泵控直驱系统的低速稳定性.结果表明:通过泵阀协同控制,并联旁路阀的泵控差动缸系统能够在多种工作模式下工作,具有良好的工况适应性和低速稳定性,可实现液压缸的平稳快速启停和精确位置控制.
微型高速轴向柱塞泵转子系统在充满油液的壳体内高速旋转时,产生较大的力矩损失,影响柱塞泵的效率.首先,建立了轴向柱塞泵转子系统力矩损失仿真模型.其次,分析了其力矩损失组成和柱塞泵转速与斜盘倾角对其力矩损失的影响.最后,通过不同切片位置下柱塞泵转子系统油液速度场和压力场分布特点,分析了其力矩损失.结果表明:转子系统压差力矩损失约为其黏性摩擦力矩损失的11倍,其中,柱塞-滑靴压差力矩损失约占70％;随着转角的变化,压差力矩损失波动较大,黏性摩擦力矩损失几乎保持稳定.油液压力呈梯形分布且51.4°周期性剧烈波动,由旋转中心到壳体内壁压力逐渐增大;同时,靠近出油口和下止点位置处,油液压力较小.
在常规功率回收型液压泵实验台中,当电机转速超过回收马达转速时,功率回收马达成为电机负载而产生额外的功率损耗.针对这一问题,设计了一种应用电磁超越离合器的功率回收型液压泵试验台,并对该试验台功率回收原理及功率回收效率进行分析.并以K5V200DT轴向柱塞泵作为对象验证试验台的功率回收效果.结果表明:应用了电磁超越离合器的功率回收型液压泵试验台功率回收效率达到了42.16％,功率回收效果良好,为解决液压泵功率回收型试验台的额外功耗问题提供了新的解决方案,对液压泵功率回收型试验台的高效设计具有一定的指导意义.
海洋可再生能源有望成为日益频繁的海洋活动的重要能量来源,尤其是对于有长期、持续、原位、无人需求的应用场景,一定程度上可弥补传统缆系岸电和自持电池/燃料供电方式的不足.但海洋可再生能源存在显著的间歇、波动缺陷,储能是克服该缺陷的最有效方式之一.提出了一种应用于海洋可再生能源的存储与释放的水下大型气液混合储能系统概念,融合高压气体在能量密度和水液压在功率密度上的优势.利用AMESim建立了系统仿真模型,分析了系统储能与释能过程中压力、温度等关键参数的变化,研究了系统的运行效率、能量密度及能量传递与转换特性.结果表明,水下气液混合储能系统运行效率可达约58％,但储能能量密度还有待于进一步提升.
在深水大吨位沉船打捞作业工程中,300 m以深的海底环境压力让现有饱和潜水技术无法企及,复杂的海底工艺场景超出了遥控水下机器人作业范围,这限制了我国深水大吨位沉船的整体应急打捞能力.针对传统打捞方法的不足,提出了一种沉船整体抱捞方法,采用多组大型液压抱爪实现海底沉船的抱捞作业.针对我国附近水域海底沉船抱捞作业需求,设计了一组沉船打捞电液抱抓驱动系统,以深水电机驱动液压泵为动力源,由4支协同作业的液压缸实现抱抓作业,单缸最大输出力200 t.开展了液压回路设计,基于AMESim平台建立了电液回路仿真模型,分析了系统在变负载工况下工作性能,验证了设计合理性.在完成回路设计的基础上,开展了液压系统关键液压元器件选型,完成了阀控箱耐压防水适应性设计,压力补偿式泵站设计,以及系统的整体布置与安装设计工作.
机械通气是利用呼吸机协助病人呼吸,维持病人氧合,为原发病治疗争取时间的一种重要医疗手段,特别是在危重症新冠肺炎患者的救治过程中发挥了不可替代的作用.然而,由于感染人数巨大,呼吸机短缺,大量患者因没有接受呼吸机治疗而导致死亡.在分析了现有呼吸机工作原理的基础上,提出了一种基于气动比例控制的新型分布式模块化机械通气系统,构建了基于比例阀和电磁阀的模块化机械通气单元;在此基础上,构建了整个系统的数学模型,搭建了系统的实验平台,实现了对输出气流和压力的比例控制;此外,采用人工模拟肺在不同通气模式下进行了实验研究,结果表明,该系统不仅能实现现有呼吸机的常用通气模式,而且针对不同患者的通气需求,能够实现各个通气单元的单独控制,互不干扰,有望解决重大疫情灾害下呼吸机短缺问题.
针对反推力装置液压作动系统的同步驱动需求,分析了液压反推作动系统节流同步工作原理,建立液压同步作动系统等效数学模型,采用SimHydraulics软件搭建系统仿真模型,分析了节流阀开口尺寸、负载力对系统位移同步性的影响.仿真结果表明:当控制两个作动器的节流阀开口大小一致时,随着负载力差异的增大,两个作动器运动过程中的位置差增大;通过调节两个节流阀开口尺寸的差异,能够保证两个作动器同步运动;两个作动器的负载力差异越大,两个节流阀开口尺寸的差异越大.最后通过试验验证了采用节流同步原理的液压反推作动系统在展开与收起过程中的同步性,为后续开展同类液压节流同步作动系统设计提供参考.
调节阀是液压系统中尤为重要的控制元件,阀内非定常空化流动是影响阀使用寿命和控制精度的主要原因之一.建立调节阀空化图像及压力信号同步采集系统,基于时频域分析,提出皮尔逊相关系数、压力累积强度变化率、压力脉冲因子来评价调节阀内空化演变过程.皮尔逊相关系数R用来确定样本周期数量,以此来确定样本计算长度.压力累积强度变化率λ来评价扩张段空化演变速率.压力脉冲因子α评价相同工况下的扩张段空化强度.实验结果表明,在不同的入口压力或不同的入口温度下,λ随着压差或者温差增大而减小,α为持续增加;对于不同的开度,λ会随着开度先下降后增加,在开度为40％时最低,而α会持续增加.
松靴故障会引起轴向柱塞泵的振动和噪声增大,甚至演变为脱靴导致泵与系统严重损坏.为检测松靴故障,需提取故障特征,但松靴故障特征尚不明确.为此,分析了松靴故障机理,搭建了柱塞泵机液耦合仿真模型,建立了松靴与壳体轴向振动信号间的映射关系.采用倒频谱分析方法,提取了正常与两种松靴程度下的信号特征.搭建了轴向柱塞泵单松靴故障试验台,通过实际跑合得到了两种松靴量的柱塞滑靴组件,在不同转速和压力工况下采集壳体轴向振动信号.基于倒频谱方法分析松靴的故障特征,并验证仿真结果.结果表明:倒频谱对松靴故障振动信号敏感,其中转轴基倒频率对应频谱中单松靴故障产生的冲击频率,是松靴的故障特征;倒频谱转轴基倒频率一次谐波处的幅值,随着松靴故障程度的增大而增大.
高压气动电磁阀在船舶柴油机起动系统中有着至关重要的作用,其响应特性是保障柴油机可靠和迅速起动的关键因素之一.首先,基于电磁有限元仿真软件ANSYS Maxwell对船用柴油机起动电磁阀的响应时间进行仿真分析;其次,采用国际标准ISO 12238和电磁阀阀芯位移试验验证优化前后仿真模型的精确度.结果表明,电磁阀在工作电压24 V和气隙1.1 mm时,开启和关闭响应时间分别为31.3 ms和43.3 ms.最后,通过Maxwell软件自带的参数化等功能进行了性能优化设计,研制了气动电磁阀专用试验系统并开展了性能试验;结果表明电磁阀在工作电压为28.8 V时,电磁阀开启响应时间加快5.9 ms;在5个500匝线圈并联时,电磁阀开启响应时间加快16.3 ms,满足船舶柴油机起动系统要求.
油液污染是液压系统故障的重要原因之一,提升油液清洁度可以提高液压系统的可靠性.目前,液压系统主要通过液压油箱实现油液中气体分离及污染物去除.综述了国内外诸多学者在除气除杂方法的研究现状,分析并总结了油箱结构设计、污染相自然分离、多相离心分离、磁分离等除气除杂方法的研究现状及特点,对比了异形油箱结构、气液旋流分离器、液压过滤器等除气除杂新设备的发展趋势,并对液压油箱除气除杂技术的发展前景做了展望.
满足油液清洁度要求的液压油中仍存在固体颗粒物,这些固体颗粒在油液带动下会撞击滑阀空间流道,使滑阀产生冲蚀磨损,导致其性能退化.针对上述问题,结合计算流体力学与冲蚀理论,进行了滑阀磨损过程的数值模拟,得到滑阀全寿命周期磨损规律:滑阀的进出口压差增大,使颗粒的撞击速度和颗粒流量增大,加剧了滑阀磨损;阀口开度增大,节流口处从层流转变至湍流,同时也增大了颗粒流量,使滑阀磨损程度增大,且在不同阀口开度下,滑阀的磨损区域不同;同一节流口处,不同的油液流向,节流边两侧的磨损程度不同;节流磨损轮廓表明,阀芯的径向磨损和阀套的轴向磨损会导致滑阀控制性能下降,且阀芯的磨损较阀套更严重.
为了解决单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出了一种基于多传感器数据融合深度残差收缩网络学习的轴向柱塞泵故障诊断方法.首先,采用多传感器对振动信号进行采集,完善振动信号的故障特征信息.其次,针对振动信号的非平稳、非线性等特征,提出基于多元多尺度散布熵的多通道融合方法,获取一维故障特征向量,从而达到增强故障冲击特征的目的.然后,将故障特征向量输入到深度残差收缩网络模型,通过注意力机制,利用软阈值函数降低样本噪声及无关特征干扰,实现轴向柱塞泵故障特征识别.最后,通过轴向柱塞泵故障诊断试验验证所提方法的有效性.试验结果表明,该方法可有效提取振动信号的故障特征,识别正确率明显高于典型的深度学习方法.
针对混凝土泵车臂架系统响应慢、动态性能差等问题,提出了采用电静液执行器(EHA)代替臂架中的传统液压系统,从而提高系统响应速度,减少臂架振动.首先介绍了 EHA的工作原理与数学模型,提出了基于S曲线前馈补偿的模糊PID控制策略,其次利用AMESim与MATLAB软件搭建了混凝土泵车臂架的机械—液压—控制联合仿真模型,通过对臂架油缸伸出和缩回过程的阶跃控制仿真和正弦控制仿真,对比PID控制、模糊PID控制与基于S曲线前馈补偿的模糊PID控制3种控制策略的仿真结果,结果表明,基于S曲线前馈补偿的模糊PID控制下系统响应时间减少50％左右,超调量减少67％左右,速度跟踪误差减少50％左右.搭建EHA试验样机进一步验证基于S曲线前馈补偿的模糊PID控制策略的有效性.
