针对电磁阀故障识别对专家知识依赖过高,现有智能诊断系统多需要人为提取信号特征等问题,以某型号电磁阀作为研究对象,人为设置故障工况,采集各种工况下的多通道运行数据,利用TensorFlow平台搭建了对该电磁阀的端对端故障识别模型。此外,在此基础上又提出了基于Triplet loss函数的改进模型,并进行了验证测试。结果表明,基于Triplet loss的故障识别模型除具有更高的识别准确率之外,对于在不同动作频率下工作的电磁阀信号有更好的泛化能力。

文中首先引入了描述气动元件流量特性的ISO流量扩展式，并在此基础上提出了多个气动元件串联连接时流量特性的一种合成计算方法。以电磁换向阀、速度控制阀和消声器为研究对象，通过计算结果与实验结果的比较，证实了该方法的有效性和准确性。

为了研究偏心负载对垂直放置的摆动气缸运动造成的影响，搭建了相应的摆缸速度稳定性试验台，并在供气压力及转动惯量保持不变的条件下对不同偏心负载扭矩作用下的摆动气缸动特性进行了实验研究。实验结果表明，偏心负载对摆动气缸的角加速度曲线有很大的影响，随偏心负载扭矩增加，其角加速度曲线呈双驼峰形状，且第二峰值与第一峰值的差异变大。

该文介绍了气动元件流量特性参数辨识方法的现状,着重分析了等温容器放气方法的最优化算法的优缺点。针对现有算法在辨识气动元件流量特性参数时表现的多峰性,压力微分噪声大等特点,提出了遗传算法解决方案。实践证明,遗传算法可以有效地克服现有算法的缺点。

作为国际标准ISO／DIS6358-3所界定的气动元件流量特性参数的测试仪器，等温容器及其内部的换热过程还需要进一步研究。假设等温容器内部换热介质为多孔介质，应用FLUENT软件对等温容器放气过程进行了仿真。通过仿真和实验的对比，掌握了等温容器放气过程中容器内部的压力、流速和温度变化趋势。通过电模拟的方法，初步建立了等温容器内部压缩气体在压力不断变化时的温度变化模型。