【摘 要】
：
为确保工程机械液压结构稳定运行,在给出负载敏感制动阀组成的基础上,设计负载敏感制动系统,并进一步采用蓄能器构建负载敏感液压缸制动控制系统。ARX-RBF模型对结构复杂的非线性系统具备较高适用性,可根据输出结果实现对控制器运行状态的快速预测,同时能够对误差参数进行校正,从而使误差更小,达到最优控制状态。结果表明:利用模糊ARX-RBF模型进行故障诊断的准确率高,该模型用于分析负载敏感液压缸制动系统故障具有明显优势。
【机 构】
：
河南工程学院工程训练中心,河南理工大学机械与动力工程学院
【基金项目】
：
河南省重点研发与推广科技攻关项目(192102210224),河南工程学院工程基础训练实验教学示范中心项目(508905)。
论文部分内容阅读
为确保工程机械液压结构稳定运行,在给出负载敏感制动阀组成的基础上,设计负载敏感制动系统,并进一步采用蓄能器构建负载敏感液压缸制动控制系统。ARX-RBF模型对结构复杂的非线性系统具备较高适用性,可根据输出结果实现对控制器运行状态的快速预测,同时能够对误差参数进行校正,从而使误差更小,达到最优控制状态。结果表明:利用模糊ARX-RBF模型进行故障诊断的准确率高,该模型用于分析负载敏感液压缸制动系统故障具有明显优势。
其他文献
在机械加工过程中会产生大量的金属屑,为更好地实现金属屑的回收再利用,设计一套适用于金属屑压制的液压系统,将废屑压制成一定规格的金属块,方便收集和运输。采用三维可视化设计方法优化液压集成块内部孔道布局形式,使其体积最小,减小阀组装配空间;拟定出合理的液压原理图,进行液压元件选型及相关参数计算;检验液压系统性能,完成液压站整体结构设计。该液压系统原理简单,设计成本低,使用灵活、方便。研究结果为金属屑回收设备的开发提供了参考。
针对三级电液伺服阀在使用中出现的高频振荡现象,通过理论分析和实践经验,揭示了三级电液伺服阀高频振荡的原因。因为三级电液伺服阀先导阀阀芯、阀套间摩擦阻力变大,导致先导阀静态特性的滞环变大,响应速度和控制精度下降,影响伺服液压系统的工作稳定性。并根据测试曲线进行有针对性的修复,保证设备稳定运行。
以某型电动挖掘机LUDV液压系统为研究对象,从减小溢流损失、提高节能的角度,结合异步电机调速性良好的特点,介绍一种液压系统流量匹配方法。液压系统采用泵阀同步控制方式,预设多路阀的主阀压差为1.4 MPa,手柄信号同时控制定量泵的转速和LUDV多路阀的过流面积。提出挖掘机工作机构所需流量的数学模型,建立了液压系统AMESim仿真模型并进行仿真分析。仿真结果表明:当挖掘机执行机构单一或者复合动作时,泵的输出流量为期望值,泵的出口压力比最高负载传感压力高1.4 MPa;当系统流量饱和时,主阀压差减小,各执行机构
为了解决接触网钢筋混凝土支柱的现场切割问题,提出一种分体式的结构设计思路,并设计了切割锯和液压系统,分析蓄能器关键参数对切割回路的压力影响,采用NLPQL方法对蓄能器关键参数进行优化。结果表明:蓄能器预充气压对切割回路液压冲击影响明显,其他参数影响不明显;优化后的蓄能器可以使切割回路的峰值压力大幅度降低,使回路的压力呈近似平稳状态,提高了系统的稳定性。
颤振有助于改善比例阀响应特性,其频率及幅度参数与比例阀结构参数直接相关。基于开环比例控制阀仿真模型,研究功率级阀芯的颤振响应、颤振信号降低摩擦滞环的机制并确定最优参数范围。建立仿真模型,颤振信号通过双占空比高频PWM形式引入,基于电磁场有限元方法构建比例电磁铁,采用Karnopp摩擦模型建立衔铁及功率级阀芯动力学方程。仿真结果表明:摩擦模型能够较好地表征电磁铁力滞环及阀芯流量滞环现象;在颤振信号激励下,阀芯产生颤振运动,摩擦力状态在静摩擦与动摩擦间切换,进而影响其响应特性;颤振频率和幅度参数存在最优区间,
非圆齿轮作为现代工业中最关键的基础件之一,其运动特性直接影响整个机构的运行状况。为了研究中心距误差对非圆齿轮动态啮合力影响,对不同阶数非圆齿轮在中心距误差条件下的动态啮合力进行仿真分析,获取不同中心距误差下非圆齿轮动态啮合力变化趋势。分析表明:随着设定的中心距误差不同,非圆齿轮动态啮合力不同,随着中心距的减小,啮合力波动幅值减小;随着中心距的增大,啮合力波动幅值增大;不同频率下非圆齿轮啮合力幅值变化不同。上述研究可为非圆齿轮传动性能改善、减振降噪提供参考。
针对人工包装USB组件效率低和分装错误率高的问题,开发一套集识别、选择和分选于一体的智能分拣系统。提出一种改进的分拣算法,利用边缘曲线等价方法确定工件形状,通过多目标形心图像区域分割快算方法确定各组件中心,采用Harris角点检测算法获取旋转角度。构建分选识别相机和旋转纠偏相机相结合的双目视觉智慧分选和包装模式。结果表明:最大旋转角度误差为0.75°,最大质心偏差为0.68 mm,测试成功率达99
传统生产线在规划设计阶段经验性依赖较强,设备联调耗时长,并且在生产加工过程中较难直观展示生产线真实动态。为解决以上问题,以刹车盘柔性制造生产线为研究对象,综合面向对象技术、仿真建模技术和模块化技术,采用SolidWorks、CINEMA 4D、Unity 3D软件和MySQL数据库,建立生产线的数字孪生模型,实现生产线的制造过程仿真、流程优化、碰撞监测、机器人轨迹优化和虚实同步,以解决生产线前期规划困难的问题,节省设备调试阶段时间,提高生产线可视化水平。结果表明:通过对该生产线进行虚拟优化与实时仿真,可有
滚动轴承工作环境恶劣、复杂,在采集信号的过程中,不可避免地会有噪声夹杂其中。为实现快速特征提取的同时提高识别率,提出一种基于主成分分析(PCA)降噪的卷积神经网络(CNN)故障诊断方法。该方法引入PCA对信号进行降噪预处理,再将处理后的信号转换成二维特征图像,输入CNN模型以提取转换后的图像特征,进行故障模式识别与分类。利用凯斯西储大学滚动轴承数据集进行故障诊断试验,结果表明:所提方法具有可行性与有效性,且满足鲁棒性和实时性的应用要求。
随着机械装备不断朝高速化、大型化、智能化方向发展,为了保障机械设备高效、安全、可靠运行,故障预测与健康管理(PHM)一直是工业领域研究的热点问题。机械装备的工作环境恶劣,工况复杂,多系统相互耦合,在长期服役过程中,其状态监测信息呈现出典型的“体量浩大、多源异构、生成快速、价值稀疏”的大数据4V特征。因此,“大数据”背景下的机械装备健康管理呈现出“三高”特点:(1)需要高容量的大数据存贮能力;(2)需要高效实时的数据处理能力;(3)需要高强的多源异构适应性。针对上述特点,亟需一种能够从海量数据中自适应提取故