为设计有效的阀控液压马达转速控制系统,采用AMESim和Matlab_Simiulink联合仿真技术来建立准确的模型,以更好地反应实际系统。将神经元控制应用于PID参数在线调整中,提高了系统的准确性、快速性和稳定性。仿真结果表明,所设计的系统偏差减小,准确性提高;对于阶跃信号、正弦信号的响应速度加快,快速性提高;在系统施加干扰的情况下,能够恢复到控制值,稳定性提高。

柱塞泵转子是液压机械中不可或缺的重要零件之一,其性能和质量决定了柱塞泵的传动效率和使用寿命。本文主要研究稀土钇对柱塞泵转子中的耐磨层的组织和性能的影响,耐磨层的材质是由铅锡青铜组成,通过加入不同含量的稀土钇,观察铅锡青铜组织和性能的变化.通过对比得出,稀土钇的添加对铅锡青铜的抗拉强度和延伸率都能有所提高,而且组织中铅颗粒形态也比不加稀土时更加细小、均匀。但是,加入量过高,抗拉强度和延伸率反而有所下降,组织中的铅颗粒也有长大的趋势.最后得出稀土的最佳添加量为0.04%时,其综合性能最好。

轴向柱塞泵压力脉动既是引起液压系统转速波动、振动噪声以及输出稳定性的重要原因,也是获取故障信息的主要信息源。液压系统具有强噪声干扰特性,导致监测信号信噪比低,因此很有必要深度挖掘压力信号携带的系统运行状态信息。本文首先通过柱塞泵流量损失机理,来分析流量脉动与压力脉动之间的映射关系。之后基于标准Gabor变换对压力信号进行滤波重构。最后根据压力信号时域波形形貌,提出4个特征指标来分析不同运行工况下的压力脉动特点。实验结果表明标准Gabor变换能够准确提取信号中的高次谐波及相位频率。其重构的轴向柱塞泵压力脉动时域波形形貌,蕴含着丰富的运行状态信息。通过分析各工况下脉动的变化特点,为液压泵、马达及关键元件的故障诊断和健康评估提供了新的理论依据和方法支持。

液压系统电机电信号中包含丰富的系统运行状态信息,如何准确对电信号中的运行信息进行提取和分类是实现液压系统状态监测的关键。电机电流信号中蕴含的液压齿轮泵早期故障特征微弱,提取困难,用传统时频分析方法难以实现故障特征分离。本文提出基于相关系数和人工蜂群算法(Artificial bee colony,ABC)实现了对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数的优化,同时以信号相关系数和峭度值最大为选取原则,确定有效的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),并将IMF有效分量的排列熵和均方根值作为高维特征向量输入深度信念网络(Deep belief network,DBN-DNN),实现了对齿轮泵运行状态进行监测。结果表明,该方法能准确稳定地提取电流信号中携带的齿轮泵故障的微弱特征,进行齿轮泵运行状态监测,提高了齿轮故障诊断的准确性。

变转速泵控液压缸系统转速或负载大范围变动导致的液压系统参量非线性变化,可使基于线性模型设计的控制系统出现控制参数不合理、精度不稳定,甚至控制失稳等问题,本文通过分析典型变转速泵控液压缸系统的状态空间,提出了一种多模型自适应PID(Multi-model adaptive PID,MMA-PID)控制方法。该方法根据系统压力的改变引起的油液体积弹性模量的非线性变化,用多个线性子模型分别描述系统行为,并针对每个子模型,单独设计一个合理的控制器。控制过程中,通过卡尔曼滤波器分别估计各个子模型的输出权重系数,并将所有子模型控制输出加权融合作为系统最终的控制输入。仿真和实验结果表明,在工况大范围变化时,多模型自适应PID控制相较于传统的PID控制,能更好的适应系统参量的非线性变化,具有更好的控制效果和动态性能。

为了提高液压平衡回路的稳定性,本文以某型车载雷达翻转装置为研究对象,仿真分析了系统翻转过程中不同风载、平衡阀参数及液压泵流量脉动对回路的影响。通过对翻转装置进行受力分析,利用MATLAB仿真得到翻转油缸所受总负载变化曲线;通过AMESim软件搭建平衡回路和平面翻转装置的仿真模型,进行特定仿真分析得到合理的参数匹配关系。仿真结果表明:风载向左且减小时,系统运行稳定;风载向右时,液压缸活塞杆所受负载减小,但其抖动幅度增加。适当减小平衡阀控制油口阻尼直径、先导比设置为4∶1和使用脉动较小的液压泵等方法能有效提高平衡回路稳定性。优化的参数匹配关系既能满足典型系统工况及响应要求,又能提高回路的性能。