电液伺服阀容易受到油液污染的影响,当污染颗粒通过节流口时会对阀口壁面产生冲蚀磨损,使得电液伺服阀阀口过流断面变大,内泄漏量增加。针对现有仿真手段难以准确衡量电液伺服阀的性能退化,而试验样本有限等问题,提出一种基于时间序列生成对抗网络算法的评估模型用于评估电液伺服阀性能。首先分析了电液伺服阀的失效机理,然后建立了时间序列生成对抗网络算法的框架,利用维纳过程分析并得到了电液伺服阀的性能评估模型,最后设计并完成了污染磨损试验,利用时间序列生成对抗网络算法对试验数据扩充,通过参数估计的结果对比发现,利用时间序列生成对抗网络算法对试验数据扩充可以有效提升电液伺服阀性能评估模型的准确度。

为提高液压缸内泄漏故障的诊断精度,实现智能故障诊断,以EHA液压系统为研究对象,基于距离区分技术对故障特征进行提取,以时域、频域、小波能量以及AR模型等参数为主要敏感特征,并通过机器学习算法以及BP神经网络算法对故障特征进行分类。结果表明,相较于BP神经算法,机器学习算法分类精度更高,能对液压缸内泄故障进行有效诊断。

本文主要介绍摆动液压缸的内部结构,分析摆动液压缸内泄漏的原因和改进方法。从两种液压缸内泄漏的实验数据进行分析对比,选择比较合适的减少内泄漏的方法。

针对高回油压力条件下航空液压柱塞泵壳体回油特性不明的问题,以某型航空液压柱塞泵为研究对象,对其壳体回油特性进行了仿真分析和试验研究。首先,在求解配流副润滑模型的基础上,考虑缸体倾覆、油液温度、回油压力等因素的影响,分别建立了配流副、柱塞副和滑靴副的泄漏模型;然后,对各摩擦副的泄漏模型进行了数值求解,分析了不同因素下各摩擦副的泄漏变化规律;最后,基于各摩擦副的泄漏量,计算了泵壳体回油压力-流量特性,并测试了不同回油压力下泵的壳体回油流量,对计算结果的有效性进行了验证。研究结果表明:在缸体倾斜角度较大和壳体回油压力较高时,配流副和滑靴副对壳体回油流量的贡献为负值,而柱塞副对壳体回油流量的贡献始终为正值;泵的壳体回油流量随着回油压力的升高而减小,当壳体回油压力为1.37 MPa时,壳体回油流量下降至0...

针对电静压伺服机构存在的内泄漏难以直接观测且缺乏有效间接检测方法的问题,利用电机运行状态变化与闭式循环液压系统内泄漏之间的关联关系,提出了一种基于电机电流、转速数据的电静压伺服机构内泄漏检测方法。为从运行状态数据中精准提取微弱故障特征,基于深度学习建立了一种能够定向提取数据特征的卷积神经网络算法。经故障植入实验验证,所提方法的内泄漏检测的准确率高达98.7%,从而为解决电静压伺服机构内泄漏检测难题提供了有效方法。

升船机的船厢门锁定机构液压系统部件内泄漏是影响船厢门性能和可靠性的主要故障形式。文章选取了船厢门锁定机构的锁定油缸和电磁换向阀作为研究对象,分析了内泄漏问题的故障机理,并在AMESim软件平台上分别搭建了锁定油缸和电磁换向阀的内泄漏仿真模型。分别计算了锁定油缸和电磁换向阀的间隙量、偏心距和油液动力黏度等不同参数对内泄漏量的影响,得到了锁定油缸内泄漏量和电磁换向阀内泄漏量随时间的变化曲线。仿真结果表明,间隙量对内泄漏量的影响最大,及时换新液压油,保证安装精度可以有效减小内泄漏量。

重型燃气轮机中轴流压气机的进口导叶（IGV）系统中,液压油缸在变化的运动位移和负载条件下工作.液压油缸的内泄漏故障会导致IGV系统累积偏差超过限度,引发燃气发电机组跳闸.针对此故障,根据液压油缸一侧油腔的压力信号,提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）和希尔伯特变换（HT）的诊断方法.该方法先将压力信号通过EEMD方法分解成一系列固有模态函数（IMF）分量,然后应用HT方法对第一个IMF分量进行变换,获得瞬时幅值,最后得到瞬时幅值的绝对均值.通过IGV模拟实验台的实验证明,提出的诊断方法能够有效地检测液压油缸有无内泄漏发生,以及泄漏的程度.

隔河岩升船机均衡液压缸是升船机的关键设备，它对于内泄漏的要求非常严格，该文着重对隔河岩第一级和第二级升船机均衡液压缸的两种密封方案的原理和性能进行分析对比。

从泥炮打泥油缸内泄漏故障的原因、改进的技术难点等方面进行了分析，提出了改进方案，并取得了较好的使用效果。

针对液压站油温升高问题,通过液压泵调节、系统压力设定、液压元件故障、液压附件故障等方面的分析,找出引起油温升高的原因,并给出相应的处理办法。