现阶段普遍采用的内泄漏检测方法,实际上并没有做到液压缸微小内泄漏量的监测。为监测液压缸微小内泄漏量,提出了利用TensorFlow的研究方法。其中最大的创新点是设计了一种结构性的液压油传感器,并采用TensorFlow构建网络实施监测,将复杂的应变—微小泄漏量关系简化至可直接读取。主要内容是利用液压油传感器,提供给微小内泄漏一个缓冲部位,减少压力影响,同时连接液压油收集部位和PC端,构成整个监测系统对数据进行采集和处理,最后再利用TensorFlow实现无需人工的液压缸内部微小泄漏量监测。结果表明,结合液压油传感器和TensorFlow,提取原始数据并处理最终数据,可以监测液压缸微小内泄漏量,为液压系统的微小内泄漏量的监测提供了研究思路。

提出了一种结合高斯模糊化和BP神经网络的汽车液压转向系统故障诊断方法。通过采集压力、温度、噪声、流量和泄漏量等信号,并对其进行高斯模糊化处理,将其映射为一组多元模糊集合,用于描述液压转向系统的状态。同时,使用BP神经网络对故障进行分类和回归预测,并通过训练集和测试集验证了模型的准确性和泛化能力。与未高斯模糊化的对照实验相比,高斯模糊化处理的方法表现出了明显的优越性,能够提高预测准确性、降低训练时间和计算量,并减小过拟合的可能性。因此,该方法可以为汽车液压转向系统的故障诊断提供一种有效的解决方案。

采用LabVIEW与MATLAB函数结合的方法,开发了冶金高频响高精度伺服液压缸性能测试系统。根据生产冶金高频响高精度伺服液压缸对其动静态性能指标要求,该测试系统功能模块包含最低起动压力测试模块、带载动摩擦力测试模块、阶跃响应测试模块、频率响应测试模块、偏摆测试模块,各项测试结果通过研华数据采集卡PCI-1742U、PCI-1723与SSI-RS485电流变送器转换采集MST位移传感器信号与AB相脉冲传感器信号;该测试系统能够对测试的数据进行实时跟踪显示、存储或查询;此外,该系统还具有数据导出、打印实验报告等辅助功能。实验证明,该测试系统具有较高的实时性与可操作性,填补了其他系统所空缺的针对于大直径冶金高频响高精度伺服液压缸的偏摆测试模块,同时该测试系统具有更高的稳定性,解决了技术人员对原有测试系统操作复杂的难题,实现“傻瓜式”操...

液压缸作为液压系统主要执行元件之一,行业应用对液压缸的性能要求越来越高,液压缸性能测试是保证液压系统正常运行的必要前提。为了满足液压缸性能测试的高要求,开发了基于LabVIEW的结晶器振动伺服液压缸性能测试软件,主要测试频率响应和阶跃响应性能,性能测试利用传感器对位移和压力测试数据进行采集,通过工控机对数据进行整理分析和处理并进行波形显示及数据存储,实现对性能测试的实时测控。通过现场应用,验证了该软件系统测量的精度高、智能化、便于操作,完全满足设计要求。

轧机AGC伺服液压缸是在大型钢铁企业主轧线的关键液压装备之一,静动态性能指标要求高,针对其频率响应、阶跃响应、动摩擦力和启动摩擦力测试特点和方法,编写了相应检测软件功能模块,集成为具有自主知识产权的专用计算机辅助测试软件系统,能完成轧机AGC缸静动态全套指标自动测试,经多年实践考核,效果良好,具有重要推广价值。

通过仿真分析,研究液压滑阀阀芯在不开均压槽、开3条矩形槽、开5条矩形槽、开5条三角形槽4种情况下,阀芯歪斜时阀芯卡紧力的变化。由仿真结果可知阀芯歪斜时,在阀芯上开均压槽可以有效减小卡紧力,开的均压槽越多,卡紧力越小;开相同数量的矩形槽比三角槽的卡紧力大,但是更利于使阀芯趋于同心。

介绍PLC的工作原理,及其在AGC液压缸带载动摩擦力测试中的应用。

针对伺服液压缸活塞中使用的格莱圈组合密封形式,利用有限元分析软件ANSYS Workbench建立其二维轴对称有限元模型,研究格莱圈在不同密封参数(O形圈预压缩率、矩形滑环的厚度、O形圈的材料硬度)下对其动密封性能的影响。结果表明:在矩形滑环的中间区域,主密封面上最大接触压力随着O形圈预压缩率和O形圈材料硬度的增加而增大,随着矩形滑环厚度的增加而减小;启动摩擦力随着O形圈预压缩率和O形圈材料硬度的增大而增大,随着矩形滑环厚度的增大而减小。基于响应曲面法,以最大接触压力和最小启动摩擦力为优化目标,对格莱圈的密封参数进行优化设计。优化后最大接触压力增大,启动摩擦力减少,提高了格莱圈的密封性能。

大型AGC伺服液压缸结构复杂、价格昂贵、维修成本高,故障模拟代价巨大。为解决大型液压缸实际工作过程中故障数据难收集难处理的问题,提出利用仿真模拟液压缸模型,从中提取故障数据,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来优化BP神经网络处理数据的故障诊断方式。运用仿真软件AMESim建立对应的液压缸仿真模型,通过改变仿真参数模拟出液压缸5种故障类型,获取故障数据。分别用传统的BP网络和经过遗传算法优化后的BP网络进行训练和测试。测试结果表明,GA-BP神经网络比传统BP神经网络测试误差小、预测精度高,能够准确实现故障诊断。该方法也为大型液压缸故障诊断提供了一种解决思路和方法。

层级材料具有优异的力学性能和吸能特性。提出一种面内分形的形内自相似六边形蜂窝结构,运用应变能密度优化方法,对三维形内自相似六边形蜂窝结构进行尺寸优化,分别得到应变能密度最大和应变能密度最小的优化结构,并与未经优化的形内自相似蜂窝结构及典型的圆形蜂窝结构进行吸能特性比较。结果表明:应变能密度最大的自相似蜂窝结构比应变能密度最小的结构吸能特性强,但整体刚性相比较弱,应变能密度最小的形内自相似蜂窝结构抗冲击刚性较强;两种应变能密度不同的形内自相似六边形蜂窝结构都具有较强的吸能特性,其比吸能比未经优化的形内自相似蜂窝结构和典型圆形蜂窝较好。结构的自相似分形方式和应变能密度优化能够很好改善蜂窝结构的耐撞性和吸能特性,同时实现结构轻量化。