为研究轴流泵反转作液力透平在启动过程中的瞬态流动特性,使用Fluent软件中的6DOF模型和动网格技术,基于流动控制方程和RNG k-ε湍流模型对轴流泵作液力透平的启动过程进行数值计算,研究其外特性和内流场变化情况。结果表明:在启动过程中,叶轮转速先急剧上升,后平稳上升直至达到稳定转速,叶轮扭矩先急剧上升随后快速下降一段时间,再平稳下降至稳定值,转速与扭矩到达稳定值的时间基本一致;叶轮流域的涡量主要分布在叶片背面和叶片工作面出口处,其中最大涡量分布在叶片背面进口处,在小流量工况下,涡量分布位置与设计工况基本一致,但是流场稳定后,叶片背面进口处的最大涡量区域分布范围明显更大;当外部负载力矩相同时,进口流量越大,启动时间越短,达到稳定后的转速越高。

为进一步探索复杂流动状态下的干气密封流动特性,研究了湍流流态对干气密封稳态性能的影响。选择应用单向螺旋槽的干气密封作为研究案例,建立表征流体润滑气膜压力控制方程,采用数值模拟获得不同流态下的流场压力分布,以开启力和泄漏率为目标,分析结构参数和工况参数对稳态性能的影响。结果表明:在湍流流态下,膜压在螺旋槽内呈现出显著的波动性,且最高压力点在螺旋槽的槽根部;相较于层流状态有更大的开启力,随着槽深的逐步加深,开启力首先呈现上升趋势,达到某一临界点后,呈现下降趋势;但当膜厚逐步变大时,开启力则表现出连续的下降趋势;高参数下,流体湍流效应增强,从而增加了泄漏率;槽深和膜厚变化易导致局部压力不均匀,加剧泄漏率的变化。研究为高性能旋转机械用干气密封结构优化设计提供了理论参考。

针对大容量水轮机转轮固有频率降低引发的共振风险问题,基于流固耦合方法开展水轮机叶片湿模态特性与水力激振耦合机理研究,发现在额定工况下,叶片第1阶湿模态频率较旋转自振频率存在显著频域差异,共振可能性较小,但随着模态阶次提升,流体附加质量效应导致频率衰减呈现非线性增强趋势,空气与水介质中的降幅差异较大。水力激振频率特性分析表明:导叶数决定的低频扰动与转频谐波构成主激振源,其幅值随阶次升高呈指数衰减;高频涡脱落频段则表现出宽频带能量聚集特征。频谱对比揭示激振力主频带与叶片前6阶湿模态固有频率均保持1.5倍以上安全裕度,固有频率偏移有效规避了共振风险。

以湖南某泵站供水系统为研究对象,通过两方程特征线方法,构建泵站瞬变过程数学模型,分别采用多项式回归、深度森林、BP神经网络模型对水泵全特性曲线、管线关阀时间、最大压力包络线、最小压力包络线、阀门后压力点位进行机器学习及回归。通过分析得到以下结论:合理的机器学习模型和瞬变流模型的结合,可以实现对有压输水系统过渡过程的瞬变流动参数进行准确预测和分析,可为输水系统数字孪生优化调度提供可靠支持。在水泵全特效曲线的回归预测方面,其回归精度有以下分布趋势:BP神经网络>深度森林>多项式回归方法。由于泵站在过渡过程中,一般不会出现水泵倒转,同时水流正向流动的情况(第四象限,逆向耗散区x∈(4.71,6.28)),着重考虑第一、二、三象限的回归结果可知,深度森林方法对水泵全特效曲线的回归效果更佳。在最大/最小压力包络线回归预测方面和阀门压力回归方面,深度森林模型下的整体回归趋势好于BP神经网络。当水锤效应引起的压力震荡幅度较大,波动变化剧烈时,BP神经网络的回归结果会产生一定的预测差异。

位移跟随比是影响反向随动式比例阀流量控制精度和稳定性的关键参数,通过建立反向随动比例阀数学模型,得到了影响反向随动比例阀位移跟随比的关键结构参数,利用AMESim分析了各结构参数对位移跟随比的影响规律。研究结果表明:增大先导阀座孔直径,减小反馈阀口预开度及宽度,增大主阀芯上下腔面积比可减小先导阀芯死区;当先导阀座孔直径为3 mm,反馈阀口宽度为2.2 mm,弹簧刚度为5 N/mm时,位移跟随比在满足设计要求的同时具有更好的稳定性。研究结果为反向随动式比例阀的设计提供了理论基础。

采用声固耦合技术进行了旋片式真空泵的噪声辐射特性研究。首先通过理论计算,获取了旋片泵的理论排气量和气体压力等参数随转子转角的变化规律,为进行双向流固耦合仿真提供了边界条件;然后对旋片泵排气时的流场进行双向流固耦合数值模拟,获取了排气空间的相关参数分布特征和限位块的形变及受力等特征;最后,进行了气流和限位板的声固耦合数值模拟,获取了限位板振动噪声特性以及排气过程中的气动噪声特性。对研究旋片式真空泵的降振减噪优化设计等有重要意义,也对其他类型真空泵的流场和噪声分析提供了重要参考。

针对全液压钻机内液压比例阀因非线性因素存在死区特性而无法准确分析动态特性,导致回转系统实际转速与期望转速偏差较大,难以实现精准控制的问题,提出一种应用于煤矿用全液压钻机的基于无模型自适应迭代学习的自动控制方法。建立了全液压钻机数学模型,并通过该模型充分考虑了阀口重叠和库伦摩擦等非线性因素在不同工况下的表现,对液压马达、液压比例阀动态特性展开分析。对无模型自适应迭代学习控制器进行离散化处理,经过离散化后的控制器,在已知液压油油量和阀芯位移的条件下,能够确保液压比例阀不会因死区特性而失效。该控制器还在离散化过程中对时变参数进行了估计和补偿,进一步提高了控制系统的精度和稳定性。试验结果表明,方法能够在确保回转系统转速接近于期望转速的同时,实现对全液压钻机的有效自动控制。

表征涡轮式空气马达与发动机匹配的好坏有2个重要的指标:起动时间和耗气量。目前国内外普遍采用图表估算或后期实测,并没有给出启动时间和耗气量的计算方法。针对传统方法计算涡轮式空气马达起动时间和耗气量误差较大的问题,采用平动和转动解耦的方式搭建涡轮式空气马达的气路模型和发动机曲轴系模型。通过2个模型相结合,能够定量地计算出起动时间和耗气量。通过试验对比,压力误差小于8%,转速误差小于5%,耗气量误差小于7%,说明空气马达模型具备一定精度,满足了工程研究需要,为解决以后类似的问题提供了一种新思路。

对电液驱动控制大型载重作业的重载移动机器人,以路径总长度和重载移动机器人是否碰撞作为目标函数,综合考虑三类约束条件,建立了重载移动机器人路径规划模型,提升电液重载移动机器人运行效率。采用灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法分别进行机器人路径规划仿真分析,其创新点在于,在解决传统路径规划算法所面临的局限时,成功突破了其易于陷入局部最优的困境,显著提升了算法的收敛速度,并有效降低了搜索路径所需的成本,优化算法参数,增强收敛速度、优化病狼处理机制,提高算法的稳定性和鲁棒性,促进了安全性和工作效率的显著提升。结果表明,GWO算法规划路径总长度、转弯次数和计算时间分别为43.45 m、7次和0.53 s,三项统计结果均优于GA算法和ACO算法,让有效性得以验证,即基于灰狼算法的重载移动机器人路径规划方法效果最佳。

为了解决液压振动系统伺服控制参数整定问题,提高多维振动系统的工作带宽,分析三级阀控液压系统的模型特点,提出了一种基于相频特性的控制参数整定思路。利用一台六自由度液压台,依次单缸调试拓宽了内环相位滞后80°频率点,外环相位滞后180°频率点,并进行三自由度扫频和随机振动测试,证明了利用相频特性整定伺服控制参数并提升全系统的响应带宽具有可行性。

以某型高速斜盘式轴向柱塞泵为研究对象,建立考虑柱塞滑靴组件惯性力、柱塞腔油液压力、弹簧预紧力和配流副油膜支撑力等径向、轴向作用力下的缸体倾覆力矩数学模型。在考虑缸体周向质量分布不均匀的前提下,探讨额定工况下同一同轴度误差在不同偏差角度下缸体倾覆力矩和附加倾覆力矩的变化趋势。结果发现:随着偏差角度的增大,径向作用力引起绕x,y轴的缸体附加倾覆力矩曲线呈现减小-增大-减小趋势,其中绕x轴的缸体附加倾覆力矩远大于后者,但后者存在过零情形;不同偏差角度下轴向作用力引起绕x,y轴的缸体附加倾覆力矩曲线变化趋势一致,但在曲线上升和下降阶段,附加力矩曲线幅值与偏差角度的比例关系恰好相反。

伺服配套关节轴承的滚边收口,主要靠人工使用台式钻床完成。此方法对使用钻床能力及经验水平要求较高,任务突增时,工作强度变大,存在装配质量安全隐患,产品的一致性难以保证。为降低劳动强度,提高装配效率,提升自动化水平,促进生产模式优化升级,设计了一种用于轴承滚边收口的方法。方法基于气压传动,使用气动夹紧系统实现待收口件的自动流转及上下料处理,首先,将滚边收口功能要求进行了说明,并对收口设备进行了结构设计,阐述了结构相应工作原理;其次,对重要部位进行了研究及仿真分析;最后,对控制系统进行了设计。采用滚边收口设备进行装配的工艺方法,可将人为手工保证转为设备自动保证变为现实,对提高轴承滚边收口效率,提升航天产品生产制造水平以及生产制造模式的优化升级具有重大意义。

针对全液压旋挖钻机在施工过程中出现的主卷扬“溜杆”和动力头“甩土”太慢等典型故障,提出一种故障排除方法。以某型号旋挖钻机为研究对象,基于对现场故障的调研及数据测试,从主卷扬液压原理和动力头液压原理出发分析故障产生的原因,分别对故障产生的机理进行详细的阐述,并给出解决方案,通过试验验证了该方案的合理性。研究结果表明,增大BVD阀的泄油通道并取出主阀的先导阻尼可以有效地排除上述故障,提高钻机的工作效率。

液压驱动空调系统在运行过程中,受到外部环境中的噪声、振动等因素影响,传感器采集的信号具有非线性和非平稳性,传统的信号分解方法无法完全捕捉到信号的所有动态特征,导致部分信号能量残留于残余分量中,降低检测结果的准确性,为此,提出液压驱动空调系统传感器故障智能检测方法。利用经验模态分解的自适应处理方法(CEEMDAN)重复分解残余信号,降低残余分量中的噪声成分,完成传感器信号的分解重构;采用主成分分析方法(PCA)中的投影变换技术,将分解重构后的传感器信号转变到主成分空间和残差子空间中,实现对故障信息的有效提取;采用LS-SVM回归算法通过非线性映射将故障特征转移到高维特征空间,并构建最优回归函数进行线性回归,实现对故障类型的准确检测。试验结果表明,与现有的特征提取方法相比,所提方法利用PCA的投影变换技术,将分解重构后的传感器信号转换到主成分空间和残差子空间,有效提取了故障信息,具备较好的泛化能力,提高了故障检测精度。

液压泵的故障诊断是维护起重机性能与延长设备寿命的关键。对起重机液压泵的故障诊断进行了探究,对故障特征提取与特征融合进行了分析。采用平滑伪Wigner-Ville分布与深度残差网络,构建了基于深度残差网络的液压泵故障诊断模型。该方法的独特之处在于,在特征提取中引入时间方向上的平滑处理。在特征融合中,利用残差块以及快捷通道进行网络训练。经试验测试,当不含噪声时,深度残差网络模型的故障准确率高达99.86%;当信噪比为10 dB时,深度残差网络模型的准确率为99.26%;当信噪比降至2 dB时,深度残差网络模型的准确率降至90.69%,而Inception V1模型仅为74.62%。此外,深度残差网络模型的单一样本平均识别时间仅为78.19 ms。说明基于深度残差网络模型的液压泵故障诊断模型具有更优异的诊断性能,可满足起重机液压系统故障诊断工程上的实际应用。

针对负载保持单向阀耐久性试验,国家标准给出了一种试验方法,但该试验方法只能保证单向阀的开启和关闭,结合单向阀在工程机械的实际工况,提出一种模拟整机实际工况下的单向阀耐久性试验方法。方法有效地模拟了单向阀阀芯从全开口正向通油到瞬时反向高压关闭冲击的过程;其利用蓄能器进行反向加载有效实现了反向冲击。通过试验表明,方法能够有效地验证单向阀的实际冲击情况,提高了耐久性试验的准确性。

大型储油式液压缸应用广泛,此类液压缸规格大、结构复杂,装配工序多、难度大,常规分工序装配方法设备利用率低、占地面积大。为解决此类大型储油式液压缸装配难题,经过探索改进及试验验证,开发出一套多功能集成式大型储油式液压缸装配装置,实现活塞杆分装、液压缸总装、导杆装配等工序集成至一套装备中。通过结构设计、设备制作及实物验证,表明此装置能够满足大型储油式液压缸各项装配要求,装配效率提升2倍以上。

针对液压回路中采集系统搭建耗时以及编写程序复杂、周期长的问题,搭建了一个基于DIAdem的液压数据采集系统。该系统通过集成DIAdem模型,实现对传感器信号的实时监控与数据采集;同时为了解决模型无法连续自动采集数据的缺陷,开发了VBS脚本,通过脚本与模型的配合,能够良好地采集和控制液压系统。研究表明,基于DIAdem的数据采集系统在数据处理精度、实时性、可靠性等方面表现良好,为液压系统的监控与优化提供了一种有效的技术手段。