针对电磁阀开启和关闭响应时间相互影响的问题,基于Maxwell建立了电磁阀瞬态场三维模型,对影响电磁阀性能的关键因素进行仿真研究。根据力学方程、电路方程和磁路方程搭建了电磁阀运动模型,并分析了电磁阀材料的选择。仿真结果表明,增大弹簧刚度会使电磁阀上升时间和关闭响应时间延长;弹簧预紧力会使开启延迟减少的同时使关闭延迟增大;工作气隙越小的电磁阀开启响应越快且关闭响应减慢;磁感应强度在B-H曲线“膝点”附近会有更好的响应特性。通过仿真分析,为电磁阀设计参数的选择提供了新的思路和解决方案。

设计了一种基于STM32的4路双对通道定循环次数气动或液动压力装置定时充排系统,主要对管路中的电磁阀进行定时开或关。在STM32中移植了FATFS文件系统、UCOSIII操作系统和emWIN图形设计系统,系统设置的数据保存在W25Q64中,采用电阻式触摸屏和LCD进行界面操作和显示。设计制作了系统桌面、屏幕校准、监视器、系统设置、手动操作和关于系统共6个界面。通过操作系统定时函数和定时计数,全局变量设计了两种定时逻辑,可进行高压和低压两种定时模式的选择,而在手动操作模式下,系统关闭充电磁阀,只进行充排过程定时。结果表明,系统运行良好,能够根据设置准确地完成定时充排任务,可应用于多种气动或液动压力装置中。

电磁阀是自动变速器的核心部件,其开发过程中性能测试是必不可少的步骤。不同类型的电磁阀,试验条件和性能参数各异。为满足自动变速器用比例电磁阀和开关电磁阀的测试需求,介绍一款模块化设计的性能试验台,包括液压系统组成、设计选型、温控系统设计和测控系统设计。结果表明:该试验台可以完成对特定电磁阀的动态特性、流量和密封性测试,为自动变速器电磁阀的产品设计提供参考。

为了满足半导体和化工领域等对超洁净流体控制的新需求,针对一种新型超洁净电磁阀开展动态特性仿真与优化。首先介绍其工作原理,并利用COMSOL_Mutiphysics软件对其进行有限元仿真,得到其动态响应特性曲线。然后分析了电磁阀的线圈匝数、工作间隙和衔铁厚度对其响应特性的影响。最后利用遗传算法对电磁阀进行动态响应的多目标优化,可以得到其优化后电磁阀的吸合时间由原来的10.4 ms缩短至9.2 ms,降低了11.5%;释放时间由9.5 ms缩短至8.0 ms,降低了15.7%。超洁净电磁阀的响应特性得到一定改善,为以后的优化设计提供指导。

以二位三通气动电磁阀为研究对象,详细介绍了其工作机理并对磁路进行理论分析。通过ANSYS Maxwell软件建立其二维电磁场分析有限元模型,并进行瞬态运动仿真计算,分析多电磁参数(主气隙宽度、铁磁材料、动铁芯直径、弹簧预紧力、刚度以及线圈加载方式)对电磁阀瞬态响应特性的影响。搭建实验平台,测试线圈加载方式对电磁阀瞬态响应特性的影响,进一步验证了仿真分析的准确性。为类似电磁类产品的设计研发提供了充实的理论依据。

双向切换电磁阀广泛应用于运载型地面供气系统,阀位直接影响供气系统的压力变化。利用试验和仿真方法对双向切换电磁阀进行了研究,发现在先放气后断电再供气时,常闭侧存在窜气现象,通过在常闭侧背压腔增加复位弹簧的方式对结构进行了优化。结果表明:在常闭侧背压腔增加复位弹簧可以有效避免复杂工况下的窜气现象,常闭侧窜气量随着复位弹簧力的增加而减少。通过试验和仿真方法可以优化电磁阀的动态特性,对双向切换电磁阀的产品设计具有指导意义。

某型号用冷氦电磁阀在室温下动作若干次,主阀发生卡滞;但在低温(-196℃)下工作正常。对卡滞的电磁阀进行分解,发现主阀上维持前后压差的弹簧蓄能圈发生失效,蓄能圈内金属弹簧碎断,金属片进入主阀与壳体之间的间隙,进而卡住主阀;后将主阀上的挡圈取下,电磁阀恢复正常。为分析挡圈造成蓄能圈失效的机理,分别建立起冷氦电磁阀带挡圈及不带挡圈的AMESim数学模型,获取两种状态下主阀及蓄能圈在电磁阀动作时的运动特性曲线;以此为基础,在LS-DNYA显示动力学分析软件中建立起主阀-蓄能圈冲击仿真模型。计算结果表明:挡圈令蓄能圈在电磁阀打开过程中背部憋压。在蓄能圈运动速度变慢后,与主阀发生碰撞,造成蓄能圈失效。

为适应高压气动阀门模块化、集成化发展需求,研制了一种高压先导式二位三通电磁阀模块,借助AMESim软件对该电磁阀模块常开状态、常闭状态响应特性进行分析。同时,通过验对该电磁阀模块在23 MPa压力下的常开响应特性和常闭响应特性进行验证,试验表明仿真分析结果与实测结果误差不大于8.27%,证明了仿真模型的正确性和有效性。

针对电磁阀特性的检测试验要求设计一种电磁阀特性测控系统。以工控机、PXI-3364多功能数据采集板卡及PXI-3305数字量I/O板卡为主要硬件,以LabVIEW作为软件算法的开发平台,完成对试验过程的测控。结果表明:所设计的测控系统满足使用要求,具备电磁阀流阻、毫秒级响应时间及脉冲特性试验的检测等功能。研究结果为电磁阀特性检测提供了参考。

针对电磁阀故障识别对专家知识依赖过高,现有智能诊断系统多需要人为提取信号特征等问题,以某型号电磁阀作为研究对象,人为设置故障工况,采集各种工况下的多通道运行数据,利用TensorFlow平台搭建了对该电磁阀的端对端故障识别模型。此外,在此基础上又提出了基于Triplet loss函数的改进模型,并进行了验证测试。结果表明,基于Triplet loss的故障识别模型除具有更高的识别准确率之外,对于在不同动作频率下工作的电磁阀信号有更好的泛化能力。