针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行仿真分析;最后建立高频转阀转速控制系统实验台,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行实验研究和理论验证。结果表明与常规PID控制方法相比,基于径向基函数神经网络的高频转阀转速控制策略转速控制系统阶跃响应所需调整时间最少为0.16 s,超调量小;三角波与正弦波转速跟踪误差均值下降最大值分别为46.51%、53.69%;6 MPa、10 MPa下,转速稳态误差均值分别下降34.92%、38.26%。径向基函数神经网络算法有效提高了高频转阀阀芯转速控制精度。

简化双自由度高频转阀结构设计了3组沟槽数阀芯单元当阀芯转速一定时对阀腔流场进行数值计算研究阀芯台肩沟槽数变化对阀芯轴向受力壁面近壁平均压力和阀芯轴向液动力的影响.研究表明在阀口即将关闭时阀芯台肩沟槽数越多阀芯受到轴向液动力越大且阀口流量波形也出现相位偏移.研究结论在对转阀阀芯结构优化、减小轴向液动力作用和提高转阀可靠性方面有参考意义.