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轴向柱塞泵/马达全耦合动力学建模及性能退化机理分析

发布时间:2023-02-05 10:05
  采矿、冶金、制造、工程建设等国家经济建设重点领域中的大功率高耗能重型设备,如矿山机械、连轧机、注塑机、大型盾构机等,无不是集机、电、液和控制于一体的多能量域耦合机电液系统。作为系统中的核心动力与执行元件,轴向柱塞泵/马达极端工况下表现出的效率下降、性能退化、非线性动力学特征明显等问题,严重制约了设备向高压、高速、高精度等方向发展。本文在建立柱塞泵/马达全耦合动力学模型基础上,从耦合界面动力学行为上对压力脉动加剧、效率下降等性能退化现象的机理进行了分析。研究满足学科基础理论和工程实际的迫切需求,主要工作如下:针对柱塞设备传统动力学模型普遍存在恒压力、定转速等假设条件,缺乏对全耦合特性的综合分析能力,提出了一种数组键合图建模方法,建立了柱塞设备键合图模型,进行了柱塞-滑靴子系统摩擦学与动力学解耦分析,定义了能量损耗因子,最终导出柱塞设备全耦合动力学模型。研究结果表明,稳态下柱塞惯性力产生的库伦摩擦力总体上不损耗能量,所定义的能量损耗因子表征了柱塞-滑靴子系统能量转换过程中的损耗程度。为降低模型刚性比,提高解算效率,提出了无量纲化的模型处理方法,建立了柱塞泵参数化仿真模型,揭示了全耦合动力学...

【文章页数】:137 页

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主要符号表
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 轴向柱塞泵/马达动力学建模研究现状
        1.2.2 流量与压力脉动分析及减振降噪研究现状
        1.2.3 能量损耗与效率特性分析及节能优化研究现状
        1.2.4 高维动力学模型降维简化方法研究现状
    1.3 研究内容与章节安排
2 轴向柱塞设备全耦合动力学建模方法研究
    2.1 引言
    2.2 全耦合特性分析
    2.3 数组键合图建模方法
    2.4 柱塞设备全耦合动力学模型
        2.4.1 柱塞-滑靴子系统摩擦学与动力学解耦分析
        2.4.2 主轴-缸体子系统动力学建模
        2.4.3 油腔-配流子系统建模
        2.4.4 全耦合动力学模型
    2.5 本章小结
3 轴向柱塞泵全耦合动力学参数化仿真建模与分析
    3.1 引言
    3.2 全耦合动力学模型无量纲化
    3.3 全耦合动力学仿真模型
        3.3.1 时变参数仿真模型
        3.3.2 全耦合动力学仿真模型
        3.3.3 状态变量输出模型
    3.4 全耦合动力学分析
        3.4.1 机液耦合动力学分析
        3.4.2 内部子系统耦合分析
        3.4.3 能量损耗分析
        3.4.4 斜盘倾覆力矩
    3.5 本章小结
4 基于全耦合模型的柱塞马达流量与压力脉动机理研究
    4.1 引言
    4.2 流量与压力脉动机理分析
        4.2.1 流量与压力脉动
        4.2.2 机理分析
    4.3 变转速泵控马达系统试验平台
        4.3.1 平台原理
        4.3.2 平台设计
        4.3.3 运行参数分析
    4.4 基于EEMD和小波包分解的压力脉动信号提取方法
    4.5 实验验证
    4.6 本章小结
5 基于功率构成分析的全耦合动力学模型降维简化方法
    5.1 引言
    5.2 功率构成分析
    5.3 柱塞腔压力预测
    5.4 模型简化
    5.5 模型对比分析
    5.6 能量损耗估计与参数识别
    5.7 本章小结
6 基于正反问题相结合的柱塞设备效率特性建模及典型故障机理分析
    6.1 引言
    6.2 流量、转矩损失机理模型
        6.2.1 流量损失
        6.2.2 转矩损失
    6.3 系统参数非线性变化规律
        6.3.1 泄漏液阻
        6.3.2 油液有效体积弹性模量
        6.3.3 库伦摩擦因数
        6.3.4 粘性摩擦系数
    6.4 复合参数经验公式拟合
        6.4.1 复合参数取值范围
        6.4.2 复合参数经验公式
        6.4.3 统计检验与误差分析
    6.5 柱塞泵效率特性半经验参数化模型
    6.6 柱塞设备典型故障机理分析
        6.6.1 典型故障致因推测
        6.6.2 配流盘磨损故障特征分析
        6.6.3 实验验证
    6.7 本章小节
7 结论与展望
    7.1 结论
    7.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
附录 主要公式推导过程
致谢



本文编号:3734780

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