本文针对矿井的实际工况,对采煤机轴向柱塞泵的配油副从其受力、润滑、磨损机理以及失效原因等方面进行摩擦学分析。研究结果表明,配油副是在边界润滑条件下工作,以磨料磨损为主要磨损机理。文中还根据配油盘表面的磨损形貌,找出了合理选择配油副材料的依据。

现有的液压污染控制方程建立在３个近似假设的基础上，它只能从整体上近似地描述液压污染控制过程，无法描述液压系统中各具体部位的油液污染度分布规律和变化规律。分析了液压系统中紊流和层流状态下油液污染度的变化规律，建立了污染度场和流场相关的数学模型，导出了更精确的液压污染控制方程，利用该方程可以更精确地分析液压系统中各部位的油液污染度分布及其变化规律，为液压系统中的油液污染控制提供了理论依据。

阐述了一种能够解决负力拖动机械系统制动问题的液压制动系统的核心元件———刹车变量泵及其模拟试验系统 .测试结果表明 ,两点式刹车变量泵具有制动力矩突变特性 ,通过降低变量机构的开启压力和提高最终制动压力即能够实现根据反馈信号大小自动调整制动力矩 ,使被制动机械系统可靠、平稳。

在高速重载工况下,滑靴受外力作用时会发生弹性变形,影响滑靴副的摩擦润滑性能,增加滑靴副的能量消耗,降低轴向柱塞泵的功率传递效率。为了减小滑靴副能量耗散和提高轴向柱塞泵能量调控性能,建立1种考虑滑靴弹性变形的功率损失模型。讨论柱塞腔压力、主轴转速以及结构参数等关键参数对滑靴副功率损失的影响。研究结果表明：当工作压力为21 MPa、主轴转速为1 500 r/min时,A4VTG90泵滑靴副的泄漏功率损失为1.93-2.30 W,黏性摩擦功率损失为221.8-234.2 W,主要集中在泵的排油区;滑靴副功率损失主要以黏性摩擦功率损失为主,泄漏功率损失比较小;阻尼孔长度直径比对滑靴副功率损失影响显著,选择合适的结构参数能改善滑靴的工作性能;滑靴的结构优选值范围如下：滑靴的半径比为1.2-1.6,阻尼孔的长度直径比为4-5。

基于液压支架工作阻力监测数据对综采工作面矿压进行预测,是实现工作面顶板周期来压超前预警的有效手段,对于动态改善支架适应性和优化围岩支护质量具有重要意义。然而,地下采场环境特殊,液压支架所处工作面位置不同耦合围岩变工况复杂开采条件易造成支架工作阻力数据时序分布差异化,同时生产过程存在非线性和不确定性等特点,严重影响数据驱动模型的预测精度。因此,针对综采工作面液压支架支护过程中耦合变工况影响支架工作阻力数据分布导致的预测模型失准的问题,提出一种基于流形正则域适应函数链接预测误差集成算法的综采工作面矿压预测方法。该方法首先采用流形正则域适应算法寻找特征映射矩阵,将源域和目标域数据的特征信息统一映射至公共空间,以保持耦合变工况下源域和目标域数据几何结构分布一致性;然后基于函数链接...

随着智能化开采的不断发展,刮板输送机直线度控制对于煤矿安全、高效开采具有重要意义。针对刮板输送机的调直精度不高的问题,提出了一种基于空间运动学与长短时记忆神经网络轨迹预测相融合的调直方法。首先,利用工业机器人的空间运动学知识对液压支架和刮板输送机浮动连接机构的运动规律进行了解析,并以C#语言的形式编入Unity3D仿真系统底层,通过推移机构连接头捕捉刮板输送机中部槽上的关键点,实现液压支架与刮板输送机的连接,实现了液压支架的精准推移,较理想化地解决了销耳间隙的影响;其次,综合考虑到传感器噪声与截割底板轨迹对刮板输送机轨迹检测的影响,在仿真系统中进行相关的补偿后,在MATLAB中利用LSTM(Long Short Time Memory)神经网络对刮板输送机的轨迹进行预测;最后,根据实际工况要求建立了目标调直轨迹的修正模型和轨迹-姿态转...

根据流态化分选和终端速度差异分选原理,提出了一种采用不均等配风的选择性排渣的方法,搭建了流化床选择性排渣的可视化冷态实验台,研究了压力分布、流化风速、床料粒径分布对排渣分选效果影响。结果表明：不均等配风时,由床内压力分布特点可知床内颗粒存在循环流动特点;当高风速与低风速的比值越大,其对颗粒度分选效果越好;在相同的高风速与低风速比之下,随床内细颗粒比例的增加,由于粗细颗粒的混合程度增加,分选效果会变差;不均等配风的排渣方式能够实现对细颗粒的分选。

摩擦副的热弹性特性直接影响液黏传动的工作性能和可靠性。为了研究软启动过程中温度变化和外界约束对摩擦副热弹性特性的影响,建立了摩擦副瞬态热传导和热弹性轴对称模型,综合考虑热应力和机械应力,采用间接耦合有限元数值分析方法预测对偶钢片温度场、应力场和位移场的分布规律,揭示了对偶钢片发生热失效的机理。结果表明热负荷特性直接影响应力的分布,是导致热失效的关键因素。当应力超过材料的屈服强度时,钢片会发生翘曲变形。周向应力是最主要的应力分量,可作为判断对偶钢片是否发生热失效的重要依据。轴对称模型能够简化计算,同时不影响计算结果的准确性。研究结果为液黏传动摩擦副的设计和提高使用性能提供了一定的理论参考依据。

采用具有线性相位的Ｂ样条小波，应用图形显示算法并结合小波变换快速算法将信号分解到不同的频带上，且分解结果和原信号长度保持一致，可对信号进行深层次的处理，克服了传统的信号处理方法不易提取微弱信息的不足，通过对矿用斜轴式柱塞泵振动信号的分析，分离出了配流副磨损，球铰松动，缺体及泵轴支撑轴承的故障特征，为液压泵的故障诊断提供了依据，并为信噪分离，微弱信号提取及设备的早期故障诊断提供了一条有效途径。

为了实现液压泵自动故障预警，提出了一种基于在线单类支持向量机的新方法．与离线单类支持向量机不同，该方法可根据输入样本的变化不断地及时调整自由参数，实现持续学习．同时提出了一种在线检测奇异值的鲁棒性算法．最后，从液压泵振动信号的时域信息中提取诊断特征参数，组成最小诊断参数组合，建立了液压泵在线故障预警系统，并进行了仿真研究．