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工程机械液压油污染检测及控制装备研究与设计

发布时间:2024-01-28 07:43
  随着液压工业的飞速发展,对液压系统工作的可靠性提出了越来越高的要求。油液污染是液压系统发生故障和工作寿命减少的主要原因,减少油液污染的简单有效措施就是去除油液中的杂质颗粒、保证油液的清洁度。为了控制液压系统的油液污染程度,除了在液压系统中安装滤油器之外,对于注入系统内的新液压油,需用滤油设备对其进行过滤。同时,也可用滤油设备对整个液压系统进行循环过滤,净化液压系统的油液。为此,本文开展了以下几个方面的研究工作: 首先,分析了液压系统污染物的来源、污染物与磨损的相互关系以及污染物对液压元件的影响。对油液污染控制的基本理论,过滤的基本原理,滤油器的原理,滤油器的分类做了介绍。还在理想的条件下建立了油液污染物平衡的数学模型,从理论上提出了减少油液污染的方法和建立洁净液压系统的条件。 其次,以减少油液的污染为出发点设计了一种液压油过滤及检测油液污染的设备——多功能液压油车,并给出该油车在实现不同功能时的液压系统设计和工作原理。 最后,论述了油液的含气量对液压系统产生的影响和SOM神经网络的结构、算法,在实测液压系统油液含气量几种状态参数的基础上,利用小波分解对油液压力波动信号进行特征提取,然后...

【文章页数】:69 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 课题的背景和研究意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 课题研究的主要内容
第二章 油液污染控制
    2.1 油液污染物的种类与来源
        2.1.1 污染的种类
        2.1.2 污染的来源
    2.2 油液污染带来的危害
        2.2.1 油液污染带来的失效
        2.2.2 油液污染对典型元件的危害
    2.3 油液污染的控制
        2.3.1 油液污染的控制措施
        2.3.2 防止污染侵入的主要措施
    2.4 油液污染的分析
        2.4.1 光谱分析
        2.4.2 铁谱分析
        2.4.3 红外光谱分析
    2.5 油液污染度的测定
    2.6 油液污染度测定方法
        2.6.1 质量测定法
        2.6.2 显微镜颗粒计数技术
        2.6.3 自动颗粒计数法
    2.7 本章小结
第三章 液压系统污染的控制与建模
    3.1 污染控制装置的布置
        3.1.1 滤油器的原理和过滤介质
        3.1.2 滤油器的类型
        3.1.3 滤油器类型的选用
        3.1.4 滤油器过滤精度的选择
    3.2 液压系统污染物平衡数学模型的建立
        3.2.1 污染源分析
        3.2.2 污染物侵入点分析
        3.2.3 建立油液污染物平衡数学模型
        3.2.4 建立洁净液压系统的条件
    3.3 本章小结
第四章 多功能液压油车的设计以及功能介绍
    4.1 设计液压油车的主要目的
    4.2 液压油车的主要构成
        4.2.1 液压油车结构组成
        4.2.2 液压油车液压系统组成
        4.2.3 液压油车电气系统组成
        4.2.4 液压油车仪表板组成
    4.3 多功能液压油车液压系统的设计以及功能实现
        4.3.1 多功能油车的液压系统的工作原理
        4.3.2 用于向液压设备供压的工作过程
        4.3.3 用于过滤液压设备中的杂质的工作过程
        4.3.4 给液压设备加注液压新油
        4.3.5 液压油车自身污染监测和清洗
        4.3.6 对液压设备的油液进行污染检测
    4.4 多功能液压油车电气控制系统的设计
        4.4.1 电气系统控制要求
        4.4.2 电气控制系统原理图
    4.5 液压油车液压部件的选型和计算
    4.6 电气元件部分的选型和计算
    4.7 本章小结
第五章 利用 SOM网络对液压系统含气量状态识别
    5.1 含气量对液压系统的影响
    5.2 SOM自组织特征映射神经网络介绍
        5.2.1 SOM网络的结构
        5.2.2 SOM神经网络的训练方法
        5.2.3 将SOM网络应用于液压系统含气量状态识别的步骤
    5.3 液压实验系统组成及介绍
    5.4 实验采用的液压系统原理及信号采集介绍
        5.4.1 液压系统原理介绍
        5.4.2 数据采集与信号分析系统介绍
    5.5 SOM网络在液压系统中对含气量状态识别的研究
        5.5.1 实验步骤及参数的选择
        5.5.2 状态识别的SOM神经网络方法
    5.6 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号:3887298

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