为了解决目前液压扳手自动化作业存在的成本高、效率低等问题,通过在ADAMS及AMESim软件中完成对液压扳手及其液压驱动系统的联合仿真,得出泵站在驱动扳手作业过程中输出油压波形变化与螺栓扭矩负载变化的对应规律。设计一种基于液压泵站输出油压曲线波形相关性分析的液压扳手自动化判停算法,实验结果表明,该算法能够实现对单把扳手的准确判停,在多把扳手工作的情况下对初始工作条件加以约束,仍能够实现扳手的准确判停。

为了提高泵站驱动液压扳手作业的工作效率及实现扳手的自动判停,分析泵站输出油压、扳手活塞位移、螺栓扭矩随时间变化的对应关系,提出一种基于PCA-SVM油压状态识别的液压扳手判停方法,通过主成分分析(PCA)提取不同油压状态下的特征参量,作为支持向量机(SVM)的输入,完成对油压阶段的准确识别,间接实现对泵站做功状态的识别。通过缩短泵站无用功时段以提高有用功时段在加压周期所占比重,达到提高扳手工作效率的目的;并根据有用功时段油压与螺栓扭矩的对应关系实现扳手的自动判停。实验结果表明:该方法能够在提高泵站作业效率的同时实现扳手的准确判停。