随着高速冲压生产线的快速发展和普及应用,液压驱动组合式离合器/制动器--湿式离合器得到了广泛应用。Y型密封圈作为离合器重要组成部分,起着隔断润滑油和液压油的作用,安装时方法不当容易造成密封圈的使用寿命降低,造成离合器“窜油”问题发生。本文针对如何实现密封圈无损化安装进行分析研究,并提出一种新式辅助安装工装。

本文介绍了粉末成形压机传统控制方式的弊端,提出了电液比例伺服系统相对于传统控制方式的优势,并简介了常用的四种电液比例伺服系统,浅析了它们的功能和实现方式。

介绍采用运动控制器与PLC通过数据通信作为主控,对两套伺服泵组、插装阀系统及油缸进行调平同步控制,同时增强了抗偏载能力,从而满足压制成形精度高的要求,辅以SSI通信接口的位移传感器进行位置检测,并在控制算法上采用前馈增益方式,有效提升整套控制系统的调平精度和控制精度。

针对液压设备振动信号的非线性与非平稳性特征,提出一种VMD多尺度熵与BP神经网络的液压设备故障诊断方法。首先通过变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对故障振动信号进行分解;根据得到固有模态函数分量(Intrinsic Mode Functions,IMF)求取相应的多尺度糊熵;在此基础上以VMD多尺度熵构建的故障特征矩阵输入到BP神经网络中进行训练和故障分类。实验结果表明该方法能够实现对液压设备关键故障诊断,准确率达到了97.66%。

介绍万吨(100MN)多向模锻压机超高压大流量泵站的组成和使用情况。对100MN多向模锻压机的液压系统关键组成部分进行技术分析,针对泵站组成、噪声和振动,安全保护及检修等,建立了高压大流量液压泵站的设计技术路线。

针对液压泵数据退化特征维数高以及故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的液压泵故障诊断方法。利用VMD良好的分解能力处理高维度数据,进行数据扩展,提取详细特征;基于CNN良好的特征提取和分类性能,在不需要先验知识的情况下直接从数据中提取特征,实现高精度故障诊断。该方法因具有端到端特征学习能力,在实测液压泵数据上进行验证,具有较高的故障诊断精度和稳定性。

锻造机械臂主要运用于锻造自动化生产线内各设备间的锻件转运工作,是实现锻压自动化的重要设备之一。针对全液压锻造机械臂重载、高精度、快响应、动作平稳灵巧的要求,对锻造机械臂运动控制进行研究,加入消除齿侧间隙、动作安全保护、运动稳定性的控制思路,在此基础上设计了锻造机械臂的液压系统回路。并运用仿真手段验证了系统设计的正确性与参数设定的合理性。

为了降低大型设备用进口液压湿式制动器离合器的检修维护周期和费用,尝试性地进行了分解、检查和修复工作。文中介绍了具体的检修方法及过程,并对检修产品进行一年的运用跟踪,验证检修方案有效可行,对于国内采用进口制动器离合器设备的检修维护具有重要意义。

通过液压站的压力、温度等传感器采集的数据,PLC对相关数据进行处理,通过各类阀组的控制对顶出进行控制,模拟大部分工况下的顶出要求,对液压顶出系统进行平台试验,模拟热锻模热锻成形工件进行分离,保证工件顺利进入下一工序或保证机器人能够夹取移送。

探讨应用基于Web的远程监测技术实现自由锻压机远程监测与管理的方法.论述了系统实现的总体结构和以数据库Web服务为核心的工作原理并详细说明应用C#和ASP.NET技术进行Web服务和自定义仪表控件设计的方法.