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智能柱塞泵及内外泄漏实时监测方法、系统技术方案

技术编号:40419314 阅读:21 留言:0更新日期:2024-02-20 22:37
本发明专利技术涉及泵技术领域,本发明专利技术提供的一种智能柱塞泵,通过在柱塞泵本体固定连接第一压力传感器,用于实时获取摩擦副中泄漏油液产生的第一压力时域信号。在所述柱塞泵本体的出油口凸缘固定连接第二压力传感器,用于实时检测回油管路的第二压力时域信号。通过固定设置于智能柱塞泵底部的液位传感器,检测内油道的液位信号。信号经A/D转换器,分别减去均值后且进行傅里叶变换,再将不同转速值对应的工况数据,一并输入至训练好的神经网络模型中,从而获得内泄露及外泄露故障识别数据并输出。能够对液压柱塞泵的多源状态特征提取,故障识别准确率高,从而使得设备能够得到实时监控、智能监测,大幅提升了设备运行效率和检修工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及泵,特别涉及一种智能柱塞泵及内外泄漏实时监测方法、系统


技术介绍

1、柱塞泵(piston pump)是液压系统中的核心动力元件,主要由缸体、柱塞等组成,通过主轴转动带动缸体柱塞旋转,柱塞在柱塞腔中往复运动使密封容腔的容积发生改变来实现吸排油。斜盘式轴向柱塞泵有结构紧凑、运转平稳等优点,在交通运输、航空航天等行业领域中广泛应用。

2、目前在工程机械领域使用的轴向柱塞泵主要因为三大关键摩擦副的润滑磨损失效导致泄漏影响柱塞泵的可靠性,设备在泄漏情况下继续维持长时间高强度的运转最终会导致密封失效,引起故障。cn117006037a公开了一种基于深度学习的双螺杆泵故障监测方法,包括如下步骤:s1:采集双螺杆泵运行的振动数据,形成数据集并进行预处理,作为降噪自编码器的输入;

3、s2:设置降噪自编码器的相关参数,将采集的振动数据作为神经网络的输入,训练第一个降噪自编码器,并将其输出作为后一个降噪自编码器的输入,依此训练多个降噪自编码器,形成堆叠降噪自编码器;s3:使用数据集中的测试集对堆叠降噪自编码器进行测试,计算准确率,判断本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能柱塞泵,其特征在于,所述智能柱塞泵包括,柱塞泵本体、第一压力传感器(1)、第二压力传感器(2)、液位传感器(3)、智能检测模块(4),所述第一压力传感器(1)与所述柱塞泵本体固定连接,能够用于检测摩擦副中泄漏油液产生的第一压力时域信号;所述第二压力传感器(2)与所述柱塞泵本体的出油口凸缘固定连接,能够用于检测回油管路的第二压力时域信号;所述液位传感器(3)能够固定设置于智能柱塞泵底部,能够用于检测腔道(7)内油液的液位信号;

2.一种用于如权利要求1所述的智能柱塞泵的内外泄漏实时监测方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的内外泄漏实时监测方法,其特...

【技术特征摘要】

1.一种智能柱塞泵,其特征在于,所述智能柱塞泵包括,柱塞泵本体、第一压力传感器(1)、第二压力传感器(2)、液位传感器(3)、智能检测模块(4),所述第一压力传感器(1)与所述柱塞泵本体固定连接,能够用于检测摩擦副中泄漏油液产生的第一压力时域信号;所述第二压力传感器(2)与所述柱塞泵本体的出油口凸缘固定连接,能够用于检测回油管路的第二压力时域信号;所述液位传感器(3)能够固定设置于智能柱塞泵底部,能够用于检测腔道(7)内油液的液位信号;

2.一种用于如权利要求1所述的智能柱塞泵的内外泄漏实时监测方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的内外泄漏实时监测方法,其特征在于,所述第一压力时域信号、所述第二压力时域信号、所述液位信号分别通过can通信传输至所述智能检测模块(4)。

4.根据权利要求2所述的内外泄漏实时监测方法,其特征在于,所述神经网络模型包括卷积神经网络模型。

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【专利技术属性】
技术研发人员:柏朝辉唐玲王锦波刘正忠吕元元冯伟胡玉刚张永胜苏琦黄伟迪
申请(专利权)人:浙江大学
类型:发明
国别省市:

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