基于LPC2103的三相电信号数据采集系统开发

基于电机拖动的液压动力系统中,电机的三相电信号是能够全面反映设备运行状态的信息源,而获得准确、可靠的三相电信号是进行液压系统状态监测等后续各项研究的基础。根据应用需求,开发了以LPC2103为核心的三相电信号数据采集系统,采用霍尔传感器准确、安全的获取电压电流信号,数据的存储采用SD卡存储方式和串口发送数据至上位机存储模式两种法相结合,增加了数据采集系统的应用灵活性,并给出了详细的软、硬件开发过程。     

CMAC神经网络在装载机刹车能回收系统中的仿真分析

针对轮式装载机在刹车能回收系统中对二次元件排量控制的精确性和快速性要求较高的问题,利用小脑模型神经网络(CMAC)与PID并行控制的设计方法对二次元件排量的控制元件液压比例伺服阀进行控制,说明了神经网络控制方法对非线性系统有着良好的精确性和快速性。     

液压系统功率远程在线监测

为了监测液压系统的输入输出功率,设计一个数据采集系统,该系统实时采集液压动力系统电机的电流值和电压值,利用无线数传模块将采集值向远程计算机发送.结合液压动力系统各环节效率参数,借助MATLAB强大的计算能力,远程计算机即可获得液压动力系统的输入功率和输出功率.该方法为液压系统的远程状态监测提供了一种新的方法.     

液压系统压力闭环调速及开环加载实验

液压实验台通常是用电比例溢流阀背压模拟负载以实现对系统压力控制,通过改变电机转速或改变变量泵的排量来实现对系统流量控制。为了拓展实验台的控制方式,提出了动力源压力闭环调速、开环加载的实验控制方案。本方案通过调整永磁伺服电机转速,以闭环方式控制液压系统压力;调整比例溢流阀开口面积大小,以开环方式控制液压系统流量。实验结果表明,压力响应较快,抗扰动能力强,流量调整范围大,调整到稳定所需要的时间较长,实验方案可行。     

变转速液压动力源恒流量模糊控制方法研究

针对变转速泵控液压系统在负载快速多变工况下,由于负载变化时流量和压力的强耦合特性,控制流量具有不确定、时变和高度非线性问题,导致其低速稳定性差、响应速度慢、调速精度低等技术难题的出现,采用简单PID线性控制器往往不能得到满意的控制效果。本文提出采用模糊控制实现典型工况下变转速液压动力源输出流量的伺服控制策略,MATLAB仿真及相应实验结果均表明:本文提出的模糊控制策略具有良好的实际控制效果,控制精度高,并且具有优于传统PID控制的鲁棒性。     

限幅模糊与带阈值设置PID补偿的变转速液压源流量控制方法研究

针对目前变转速泵控液压系统对执行机构速度控制中出现的动态响应慢、转速波动、精度低等问题,尤其是载荷快速多变工况下,流量和压力的强耦合特性,控制流量具有时变和高度非线性特性,采用传统PID控制或模糊控制都难以取得满意的控制效果的现状,提出采用限幅模糊与带阈值设置的PID补偿控制方法。控制系统先采用具有开环控制快速性的限幅模糊控制,快速接近目标流量,然后采用带阈值设置的PID补偿控制消除系统稳态误差,该方法具有响应快、无超调、精度高的优点。仿真和实验结果表明：该方法能够实现典型工况下变转速液压动力源输出流量的准确控制,大幅减小流量斜坡响应稳态误差,系统控制性能远优于传统简单控制方法的控制性能,适合变转速容积调速系统在线控制。     

基于虚拟仪器的超声信号测量及测距研究

为更好地进行目标探测,利用虚拟仪器技术设计了超声信号测量系统,介绍了系统的构成和各模块工作原理。测距是目标探测的关键技术,重点从信号处理的角度,在分析传统超声射程时间TOF测量算法的基础上,提出了两种基于包络的改进算法,并利用LabVIEW软件来实现。最后利用超声信号测量系统完成超声波信号的采集、存储,回波信号的特征和幅值分析、测距分析等实验,结果表明该系统能对超声信号进行直观信号分析处理,测距准确,为后期目标识别提供了基础平台。     

基于磁粉制动器加载的液压系统压力响应特性实验

为在实验室环境下模拟真实负载工况,优化液压系统控制性能,采用磁粉制动器作为加载元件,实现了变转速的模拟压力加载控制。针对压力开环加载存在稳态误差及磁滞现象的缺点,设计并开发压力闭环。通过实验分析对比了开环加载与闭环加载的系统压力动态响应特性及相同负载工况条件下抗干扰性能,为实际工况的负载模拟提供了可靠的模拟加载技术。     

塔式起重机超长距离附着技术研究

由于现代建筑业的蓬勃发展,塔机高度超高、附着超长等各种情况时有发生。塔机附着装置安装时塔机中心到建筑物距离越远,附着杆的长度就越长,在相同轴向压力作用下,稳定性就越差,同时又长又大的杆件也会给安装带来很大不便。以有关工程实际施工中高塔附着装置设计为例,研究自升式塔式起重机的超长距离附着技术问题,简述QTZ63系列5013型塔式起重机超长附着装置设计的一般计算方法。通过计算分析和实际应用表明,所设计的附着杆既解决了受压杆过长而引起不稳定的问题,也为施工单位在安装和验算塔式起重机超长距离附着时提供了参考和依据。     

基于SOM神经网络的柴油机故障诊断

利用神经网络的非线性映射及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于柴油机的故障诊断.利用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形,对波形进行时域分析和特征提取.根据所取得故障信息及其对应的故障类型来构造网络结构,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对故障进行判断.通过仿真实验验证SOM神经网络在柴油机故障诊断的正确性.经实例分析证明,该方法可对故障进行有效诊断.