为降低高速轴向柱塞的空化程度,以某型号轴向柱塞泵为例,利用Pumplinx软件搭建CFD仿真模型,探究不同转速与不同吸油口压力对泵空化程度的影响,并结合MATLAB软件对离散的仿真结果进行拟合,得到转速、吸油口压力与吸油效率的变化规律曲线。研究结果表明当柱塞腔内气体体积达到12%以上,柱塞泵吸油效率下降甚至无法吸油;通过提高吸油口压力可以有效降低柱塞腔的空化程度,提高柱塞泵吸油效率;为了保证泵在5000~6000 r/min下能够正常吸油且有较高的吸油效率,可以使吸油口压力值介于0.25~0.30 MPa之间,此时柱塞腔空化程度和吸油效率均达到相对稳定。

针对高速轴向柱塞泵不同空化故障等级诊断依赖人工特征提取、识别准确率低的问题,提出了一种融合振动信号频谱分析和卷积神经网络的诊断方法。采集不同空化等级情况下柱塞泵壳体振动信号,对连续的振动数据进行切片并作频谱分析,获得频谱图作为数据集;利用二维卷积神经网络对不同空化等级的信号频谱图进行分类。为提高所提方法的鲁棒性,采用带通滤波的方法抑制频谱图中的噪声频率。试验结果表明:对于不同信噪比的振动信号输入,均能准确地识别出柱塞泵的空化故障等级。

针对高速轴向柱塞泵容易发生空化,且目前空化故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)和一维卷积神经网络(1D-CNN)相结合的空化故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同空化等级下的壳体振动信号。利用LSTM和1D-CNN搭建的分类模型对不同进口压力情况下的振动信号进行空化等级识别。实验结果表明:提出的方法能够准确地识别出4类不同的空化等级,准确率高达99.5%,同时在不附加降噪方法的情况下,具有良好的鲁棒性,在0dB信噪比的情况下,识别准确率高达87.3%。

随着工业技术发展,各行业对柱塞泵高功率密度的需求日益上升。该文设计了一种小体积、高转速非对称轴向柱塞泵并对其进行数值计算。用UG建立柱塞泵的内部流道模型,在ANSYS MESH中根据各个部分不同的要求划分网格,结合动网格和滑移网格来实现柱塞的往复运动和缸体旋转运动,在ANSYS Fluent中设置好边界条件进行计算;获取了该柱塞泵的流量脉动、不同时刻的压力云图及速度矢量图,通过数值模拟分析得出:该柱塞泵在高低压转换时,容易产生压力冲击、流量倒灌导致流量脉动率大。

针对高速轴向柱塞泵不同空化故障等级诊断依赖人工特征提取、识别准确率低的问题,提出了一种融合振动信号频谱分析和卷积神经网络的诊断方法。采集不同空化等级情况下柱塞泵壳体振动信号,对连续的振动数据进行切片并作频谱分析,获得频谱图作为数据集;利用二维卷积神经网络对不同空化等级的信号频谱图进行分类。为提高所提方法的鲁棒性,采用带通滤波的方法抑制频谱图中的噪声频率。试验结果表明:对于不同信噪比的振动信号输入,均能准确地识别出柱塞泵的空化故障等级。

针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法。在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解方法并从中提取故障特征以构造特征数据集,最后利用极限梯度提升树进行空化等级的识别。为证明所提方法的抗噪性能,在测试集中加入了随机高斯白噪声。结果表明,加入不同信噪比的噪声后,该识别模型仍能准确地识别出高速轴向柱塞泵的空化等级。