液压系统油液有效体积模量的在线软测量

液压油的有效体积模量不仅是影响液压控制系统性能的重要参数,也是反映液压设备运行状态的特征参数.以液压油有效体积模量的在线监测为研究目的,利用瞬变流理论和气液两相流理论,在频域内建立液压系统管路中油液的固有频率、压力、气泡体积分数与有效体积模量关系的软测量模型,并对其进行数值仿真分析.该模型应用的关键问题是如何在线测量油液的同有频率,可行的解决方案是在液压动力系统选定的两个油液压力波动监测点安装压电式压力传感器,通过在线激励动态测量油液的压力频率响应函数,从而识别油液的固有频率.在液压动力系统多源诊断信息获取试验装置上对该模型进行试验验证.研究结果表明,该模型可以方便、有效地用于液压油的有效体积模量在线监测.     

油液含气量对液压机械换段性能的影响

研究油液含气量对液压机械无级传动换段过程中动态性能的影响规律。开展油液体积模量的理论分析,进行油液不同含气量时体积模量的试验研究,将理论曲线与试验曲线进行比较,结果表明,油液正割体积模量理论值和试验值基本一致,其数学模型可用于液压机械闭式液压回路换段过程仿真分析。采用将液压机械闭式液压回路等效为双作用液压缸系统的方法,建立液压机械无级传动闭式液压回路换段过程数学模型,并在Matlab/Simulink中进行仿真分析。结果表明,油液含气量越大,体积模量越小,换段时定排量液压元件转速波动越大,换段品质降低;控制变排量液压元件排量变化和延长负载反向时间,可以有效减小换段中液压回路压力和定排量液压元件转速波动。     

出口节流调速液压系统动态特性数字仿真

通过建立较全面的液压出口节流调速系统数学模型,应用Matlab软件的Simulink对方程组进行仿真,分析系统参数如节流阀开口度、油液体积弹性模量等值的改变对节流调速系统动态特性的影响,提出改善系统动态特性的措施,为液压系统的设计、液压元件主要参数的选择提供更为准确的科学依据.     

油液体积弹性模量的测量

液压油的体积弹性模量是影响液压统动态分析、建模与仿真正确性的主要参数之一。本文对油中含气量、油压、油液温度、容器刚度以及油与空气的接触情况等因素的分析,对油液体积弹性模量的测量进行了研究。     

基于AMESim的液压支架立柱试验台液压系统动态性能的研究

针对液压支架立柱试验台液压系统进行研究,应用AMESim仿真软件对液压系统的物理模型进行了搭建,并对系统的动态特性进行了仿真及分析。得出了系统增压过程中增压缸高、低压腔压力随时间变化的曲线和增压缸活塞位移随时间变化的曲线以及在油液不同体积弹性模量下立柱活塞腔的压力随时间变化的曲线。通过优化仿真参数,改进了增压缸的主要技术参数(缸径、最大行程、油液的体积弹性模量),有效地提高了增压缸的增压效率。     

液压油体积弹性模量综合测试实验台的设计及研究

设计了一种集成了温度调节控制系统、液压油抽真空除气系统的液压油体积弹性模量综合测试实验台,该实验台实现了对油液弹性模量值的在线与自动化测量,可对液压系统的油温进行控制,并可对油液进行抽真空除气,以提高油液的弹性模量.实验结果表明,该实验台可有效地对油液的弹性模量值进行测量并改进提高,可用于对油液的体积弹性模量值与油温、压力、含气量之间的理论关系进行研究.     

非平稳工况下闭式泵控马达液压系统的稳定性分析

针对液压系统在极端工况下非线性特性明显,运行稳定性差的问题,采用了AMESim多学科仿真软件,对多能域耦合闭式液压系统进行了物理建模,通过对典型闭式泵控马达液压系统模型的仿真分析,研究了在不同油液含气量及温度工况下,油液粘度与有效体积弹性模量的变化对闭式泵控马达液压系统稳定性的影响规律;同时,进一步设计了机电液一体化实验平台,对不同含气量、温度工况下,负载阶跃上升与转速阶跃下降激励时的系统稳定特性进行了验证。研究结果表明:油液含气量和温度对闭式液压系统输出稳定性的影响较为明显,随着含气量增加,液压马达转速的超调量随着负载阶跃上升与电机转速阶跃下降,分别增加0.12%和0.18%,系统稳定性减弱;随着温度升高,液压马达转速的超调量分别减小0.09%和4.68%,稳定性增强。     

低压条件下油液体积弹性模量的测试分析

体积弹性模量是液压工作系统中油液一个重要的物理参数,其反映着油液的可压缩程度。在对液压动态分析要求不高的中、高压场合,通常将油液的有效体积弹性模量视为一个常量进行计算,但涉及高精度和高稳定性的电液控制系统时,低压条件下油液体积弹性模量的测量对相关参数的确定有着极为重要的作用。文章通过实验的方法测量了低压(0~0.2MPa)条件下液压油的体积弹性模量,并对实验结果进行了分析。     

油液体积弹性模量对柱塞泵转速波动影响机理的仿真分析

为了研究油液体积弹性模量对轴向柱塞泵动力源输入端转速波动程度的作用规律,以机电液系统多能域耦合软件AMEsim为仿真平台,建立了轴向柱塞泵的动力学仿真模型,在综合考虑油液有效体积弹性模量影响的基础上,研究了油液的含气量、温度、压力与泵端转速波动之间的关系。仿真结果表明:随着油液含气量的增大、温度的升高以及负载压力的降低,油液的体积弹性模量减小,使得泵端转速波动程度增大。为开展轴向柱塞泵的故障诊断、状态监测以及以液压系统的性能退化机理等方面的研究提供了新的研究思路。     

油液弹性模量检测装置设计及仿真分析

为了检测油液的体积弹性模量值，根据油液的体积弹性模量的定义，设计了一种油液弹性模量检测装置。该装置实现了油液弹性模量检测过程的自动化与在线测量，解决了用定义法测量油液弹性模量值所存在的问题。在AMESm仿真软件平台上进行了该装置测量过程的仿真分析，结果表明油液弹性模量检测装置的结构参数和测量系统的压力流量等设定得合理，测得的油液弹性模量值与理论值吻合较好。     

微型土压平衡盾构机液压系统故障分析

以微型土压平衡(Earth Pressure Balance,EPB)盾构机推进液压系统作为研究对象,介绍了推进系统的工作原理,对混入空气后的油液黏度和有效体积弹性模量进行分析,建立了推进系统数学模型,并对混入不同百分比空气的系统进行仿真运算,得到了液压缸位移响应和速度响应随系统含气量变化的关系。研究表明:随着液压系统空气含量的增加,液压缸位移响应发生迟滞,速度响应变慢,液压缸在运动时产生振动。结合各液压元件工作原理,依次对实际盾构机推进系统元件进行排气,最终排除了液压系统中混入的空气,为实现盾构机平稳推进提供了理论依据。     

液压系统弹簧刚度动态变化下的压力冲击余弦级数研究

分析了油液含气量和液压缸活塞位移对液压油的有效体积弹性模量和液压缸等效动态弹簧刚度的影响,利用余弦级数计算出压力冲击的作用时间,并利用AMESim仿真软件验证所求时间的准确性。在此基础上利用动量定理推导出了压力冲击的计算公式,并求出了压力冲击的数值大小。研究结果表明,液压缸的等效动态弹簧刚度和油液中的含气量是影响压力冲击数值大小的主因,因此在设计液压系统时,可以降低油液中的含气量,提高液压缸的等效动态弹簧刚度来确保系统的稳定。以国内某钢厂的全液压双边滚切剪作为实验对象,由于数据采集的时间间隔为0.5 s/次,在出现压力冲击的时候数值没采集到,但是通过现场油管爆裂来看是有冲击产生的。通过分析理论推导与所采集到的压力冲击的大小,得出误差在11.12%左右,验证了理论推导的正确性。     

NOISE IDENTIFICATION FOR HYDRAULIC AXIAL PISTON PUMP BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

The noise identification model of the neural networks is established for the 63SCY14-1B hydraulic axial piston pump. Taking four kinds of different port plates as instances, the noise identification is successfully carried out for hydraulic axial piston pump based on experiments with the MATLAB and the toolbox of neural networks. The operating pressure, the flow rate of hydraulic axial piston pump, the temperature of hydraulic oil, and bulk modulus of hydraulic oil are the main parameters having influences on the noise of hydraulic axial piston pump. These four parameters are used as inputs of neural networks, and experimental data of the noise are used as outputs of neural networks. Error of noise identification is less than 1% after the neural networks have been trained. The results show that the noise identification of hydraulic axial piston pump is feasible and reliable by using artificial neural networks. The method of noise identification with neural networks is also creative one of noise theoretical research for hydraulic axial piston pump.     

力干扰下的电液位置系统自适应鲁棒控制

在建立整个电液位置伺服系统的非线性方程中，由于未考虑到外界的未知干扰和建模过程中参数的变化，即液压缸黏性阻尼系数、液压缸总泄漏系数、液压油弹性体积模量会随外负载、工作温度等不同条件发生变化，模型的准确性会受到影响。通过自适应的方法让相应的参数实时变化，提高整个系统的稳定性。通过干扰观测器补偿外界的未知状况，从而提高整个系统的鲁棒性。通过对设计的控制器进行试验，实现对干扰的抑制。试验结果显示，该控制器对电液位置伺服系统的鲁棒性有明显的提高。     

Prediction of pressure–viscosity coefficient of lubricating oils based on sound velocity

The pressure–viscosity coefficient is an important parameter in tribology. Experimentally, it is calculated using the high‐pressure viscosity measurement. Also, the adiabatic bulk modulus is calculated using the sound velocity in the lubricating oil. Several lubricating oils are considered on the group basis such as traction oil, mineral oil, polyalphaolefin oil, perfluoropolyether oil and glycerol, depending on their molecular structure. Experimental pressure–viscosity coefficient is compared with the adiabatic bulk modulus. It is found that the pressure–viscosity coefficient increases exponentially with the adiabatic bulk modulus, and the relationship depends on the molecular structure of the lubricating oils. This study proposes two equations to predict the pressure–viscosity coefficient from the adiabatic bulk modulus based on sound velocity, one for the traction oil, and another for the paraffinic mineral oil and the polyalphaolefin oil. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

Prediction of Bulk Moduli and Pressure-Volume-Temperature Data for Petroleum Oils

The increasing use of complex hydraulic systems has resulted in an increasing demand for bulk modulus data. Reliable data are difficult and expensive to obtain. The isothermal secant and tangent bulk moduli of petroleum oils and pure hydrocarbons have been studied in detail. Generalizations of the relationships were achieved. Charts are given to enable prediction of these moduli and densities from 0 to 500 F, over a pressure range of more than 100,000 psi with a minimum of calculation. The average error is less than 1.0%. The only required data are the density of the oil at atmospheric pressure and the desired temperature. Oil type or viscosity does not affect the result.     

变压力机载液压泵源的自适应控制研究

基于增广误差稳定性理论，为机载变压力液压泵源系统设计了模型参考自适应系统控制器，减小了控制系统中因模型软参量取值不准确且难以在线检测而对系统静态性能、动态性能造成的影响，使系统能够适应软参量，包括液压油综合体积弹性模量、系统被控高压腔容积和泄漏系数的数值变化，输出压力能够稳定、较准确地跟踪给定的参考输入。系统的仿真和实验结果均证明了这一控制方法的有效性。     

Bulk Modulus of Lubricating Oils as Predominant Factor Affecting Tractional Behavior in High-Pressure Elastohydrodynamic Contacts

The phase diagrams corresponding to transition from liquid to viscoelastic solid and that from viscoelastic solid to elastic-plastic solid of Santotrac100 (SN100), mineral oil, synthetic naphthenic oil, polybutene, and tetradecane were first made up by high-pressure density measurements and others. The bulk modulus of lubricating oils under a quasi-static condition was evaluated using a phase diagram. The results indicated that the bulk modulus of lubricating oils is closely related to the oil molecular packing parameter T _VE ?T (where T _VE is the viscoelastic solid transition temperature at pressure p, and T is the oil temperature). The constant values of the bulk modulus in the elastic-plastic range are different depending on the molecular structures of the oils. It has also been shown that SN100, mineral oil, synthetic naphthenic oil, and polybutene converted to amorphous solids at high pressures and tetradecane converted to molecular crystal. Next, the elastohydrodynamic lubrication tractions were measured by a ball-on-disk machine. The results indicated that the maximum traction coefficient is closely related to T _VE ?T. As a result, the importance of the bulk modulus as a predominant factor for traction characteristics of lubricating oil was pointed out.