基于特性曲线的电液伺服阀神经网络故障模式识别

对电液伺服阀故障进行准确快速诊断十分重要。以喷嘴挡板式电液伺服阀为研究对象 ,分析伺服阀特性曲线与故障的关系 ,提出基于特性曲线的伺服阀故障诊断方法。通过实验提取一些常见故障模式的特性曲线 ,运用 BP神经网络 ,实现了电液伺服阀的故障诊断和模式识别。运用的神经网络结构简单 ,训练次数少 ,识别准确率较高 ,是一种实用可行的电液伺服阀故障诊断方法     

基于负载匹配的阀控液压缸匹配特性研究

阀控缸系统作为飞机结构强度试验中至关重要的设备之一,其工作状态的性能直接影响着试验的可靠性和安全性。通常情况下采用经验公式进行伺服阀和液压缸的选取,该方法存在较大的匹配误差,很容易造成伺服阀选择偏小或者功率利用率较低,且伺服阀未工作在最佳状态。因此,采用负载匹配的方法,通过液压缸的负载特性曲线与伺服阀的压力-流量特性曲线之间的关系,结合实际试验件特性以及试验所采用的设备,提出一种伺服阀与液压缸的选择方法,为飞机结构试验阀控缸系统的选型和设计提供依据,使试验设备工作状态得到较大改善。     

喷嘴挡板式电液伺服阀零件质量与阀特性关系的分析与研究

喷嘴挡板式电液伺服阀制造过程复杂、生产难点多.随着先进检测和测试设备的使用,通过对产品的零件进行细化检测,对问题零件所属伺服阀进行性能测试试验,分析测试曲线,发现了测试曲线上非线性段特性表现与伺服阀零件质量问题的对应关系.总结了喷嘴挡板式电液伺服阀主要零件容易发生的显微级别制造问题,及各零件在存在制造问题的状态下对伺服阀性能的具体影响.     

喷嘴挡板式压电伺服阀的研究

传统的电液伺服阀采用电磁马达作为驱动源，该文介绍的双喷嘴挡板式压电伺服阀是利用压电叠堆作为驱动源，给出了双喷嘴挡板式压电伺服阀的基本机构。对该伺服阈采用的压电叠堆和柔性铰链的特征参数进行了深入的研究，并通过试验初步验证了双喷嘴挡板式压电伺服阀的相关性能，进行了流量、压力特性的测试，分析了试验结果进行。     

非全周矩形开口滑阀小开口度时流量及液动力特性研究

电液伺服阀作为液压控制系统的核心元件,其性能的好坏直接关系到控制系统的特性。采用计算流体动力学软件Fluent中动网格技术,对伺服阀滑阀阀口在0.5mm开度内的流动状态进行静、动态仿真,研究其流量与液动力特性。从计算结果可以看出,阀口流量特性仿真曲线与理论曲线在趋势上基本相同。阀芯所受稳态液动力仿真值与理论值增长趋势基本相同。仿真时,阀口开度按给定速度连续增大,阀口打开瞬时,瞬态液动力变化大;阀口打开后,瞬态液动力变化不大,且瞬态液动力数值较稳态液动力小得多。     

正开口2D数字伺服阀的静态特性实验研究

为了考核2D数字伺服阀加工一致性,该文分析了2D数字伺服阀的结构和工作原理,在此基础上,对8台12.5mm通径的正开口2D数字伺服阀进行了静态特性实验研究,测试其空载流量特性曲线和零位泄漏曲线。实验表明正开口2D数字伺服阀具有理想的静态特性和较低的导控级零位泄漏,且2D数字伺服阀具有较好的加工一致性。     

压力控制电液伺服阀的输出特性

压力控制电液伺服阀的输出特性是指以输入电流或控制压力为参量的一族输出压力-输出流量曲线。这些曲线是伺服阀稳态特性的全面概括,也是求取加载装置的某些重要特性的依据。本文首先分析了压力控制伺服阀中液流作用于阀芯的轴向液动力,包括零位附近负遮盖区内的液动力及阀芯位移大于负遮盖量时加载与卸载过程中的液动力;进而根据力平衡原理导出伺服阀的输出特性方程并绘制出无量纲特性曲线族;最后介绍了根据伺服阀输出特性估算加载和卸载时间的方法。     

4通径2D数字伺服阀的静态特性实验研究

阐述了2D数字伺服阀的结构及工作原理,在此基础上,对4只4通径的2D数字伺服阀进行了静态特性实验研究,测试其空载流量特性曲线、零位泄漏特性曲线。     

基于神经网络的电液伺服阀故障诊断

电液伺服阀是轧机厚度自动控制系统中最容易发生故障的设备部件,通过对其历史故障特征信息的收集和分析,设计出一个适用于伺服阀故障诊断的三层BP神经网络.结果表明,该神经网络能够满足对伺服阀故障诊断的要求,实现了伺服阀故障诊断的智能化.     

加工喷嘴端面凸缘厚度的组合刀具

现今,大多数二级电液伺服阀都以挡板阀作为第一级。喷嘴是挡板阀的重要零件之一。喷嘴特性的对称性直接影响到挡板阀的特性,从而影响到整个电液伺服阀的特性。因此,提高喷嘴的加工精度是很有必要的。     

负遮盖四通伺服阀的静特性分析

本文根据功率匹配原则,定义了对称阀控不对称缸系统的负载压力和负载流量,并对一应用于并联式液压平台的负遮盖伺服阀进行了静特性分析,认为阀的特性同其所处系统的结构有关;另外,相比于零遮盖伺服阀,负遮盖阀由于预开口的存在,增加了阀的中位泄漏,降低了系统的输出刚度,但明显提高了阀压力－流量特性曲线的线性度,提高了系统的稳定性。     

基于产生式人工神经网络的汽轮发电机组故障诊断专家系统研究

针对人工神经网络训练样本难以获取的困难,提出１种从专家系统获取训练样本的方法,使得产生式人工神经网络能够有效地逼近传统专家系统的诊断推理行为,系统已被应用于１２５ＭＷ汽轮发电机组的故障诊断。     

基于振动谱图像识别的智能故障诊断

以滚动轴承为对象,提出了基于Hilbert包络分析和双谱分析的组合方法来提取振动信号的故障频率特征,进而生成双谱灰度图,利用双谱灰度图的灰度共生矩阵及其特征统计量来表征谱图特征.对该特征统计量进行主成分分析而得到的主分量,作为故障模式识别的输入向量.将用于故障模式分类的人工免疫网络分类算法,通过人工免疫网络对训练抗原进行学习形成记忆抗体网络,并计算检验抗原与记忆抗体的亲和力,按照正面选择的原理实现分类.在故障特征信号干扰严重的情况下,取得了较好的诊断准确率,验证了基于振动谱图识别的智能故障诊断方法的可行性.     

一种基于PLC的工程机械液压系统故障诊断方法

介绍基于PLC实现工程机械液压系统故障诊断的方法，讨论了诊断系统的构成特点，并给出一个在混凝土拖泵上使用PLC实现复杂操作控制、状态监测、故障诊断功能为一体的工程实例。     

试论特征分析与特征量选择

机械设备故障诊断是识别机械设备运行状态的一门学科。本文以旋转机械设备的故障诊断为例,论述如何在故障诊断过程中实现特征分析与特征量的选择。     

二阶线性系统调参共振的特征信号检测

以二阶线性系统为信息检测处理模型,提出二阶线性系统调参共振的特征信号检测方法。该方法利用线性系统的共振特性,得到系统响应最大值随固有频率变化的特性曲线,根据曲线中的极大值即可识别噪声中的特征信号。仿真和转子故障诊断实验表明,所提出的方法原理简单,能为实际信号检测与处理提供一种可行实用的方法。     

风机齿轮箱状态监测与故障诊断系统设计研究

针对风力发电机组地处偏远、人工巡检排故困难,利用物联网技术开发了远程状态实时监测和故障诊断系统,分析了总体框架,构建了故障诊断规则库,阐述了工作流程。该系统可实现对风机齿轮箱运行状态的远程实时监测,通过分析风机齿轮箱运行状态信息触发自动故障诊断系统和基于规则的故障诊断,生成故障诊断报告,并将其导入专家经验库。经风电机组齿轮传动实验台实验检验,系统界面友好,能为维修工程师进行故障排查提供解决方案,提高排故效率,缩短排故时间,降低排故难度。     

某型飞机刹车压力伺服阀试验台的设计

刹车压力伺服阀试验台主要用于飞机刹车压力伺服阀的性能测试和故障诊断.介绍一种刹车压力伺服阀试验台的设计,该验台具有结构紧凑、操作简便、效率高、功能齐全、可靠性高等特点.     

24种特征指标对轴承状态识别的性能研究

要实现机械设备的故障诊断,关键是要找到对设备状态敏感性和聚类性强的特征指标。针对如何筛选出满足上述特点的指标,提出结合投影寻踪方法研究24种特征指标对轴承状态识别的敏感性和聚类性;以内圈故障为例,构造其故障振动的数学模型,计算得到24种特征指标并将其投影,提出最佳投射方向矩阵,研究在最佳投影方向矩阵下24种特征指标的投影分布特征;提出用极差系数、平均差系数、离散系数、主轴线相对系数和均值系数来研究24种特征指标对不同故障的敏感性和聚类性;借助美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤测试数据集中的内圈故障进行验证。该方法能够为轴承的故障诊断筛选优质特征指标,保证故障识别的及时性和诊断准确性。