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微积分地下通道的应用领域(十)-液压泵方法论网络流量和体积工作效率

前段时间,我一直在采用Pico Technology的引擎油压控制系统限量版和网络多组分展开一些工作。组拼在一起采用能协助我与此同时查阅引擎和油压控制系统,以确定是其中两个有问题却是两个与此同时出现了机械故障。

检验油压泵安全性的常用试验称为PQ试验。在PQ试验中,给油压泵两个控制系统能忍受的最大阻力,以保证在这类阻力下仍能够产生规定大小不一的网络流量。假如不定期展开此试验,能追踪泵的动态分析,并且能提早辨认出任何明显破损或操控性下降的征兆。

采用Pico的300 Lpm(L/min)和600 Lpm网络多组分,能展开PQ试验,采用读取阀功能读取泵并历史记录统计数据,而不是将所有统计数据历史记录在纸上。此外,除非储存了微积分地下通道文档,就能手动为您完成增设,而您只需相连到排序机就能展开下几项试验。现在他们看看微积分地下通道式子何来?

我辨认出对油压控制系统非常有协助的是将方法论网络流量与实际网络流量展开比较,并排序出泵的体积工作效率。如何增设开关电源以及须要捕捉什么样讯号将如前所述他们将采用的微积分地下通道式子。首先,他们须要方法论网络流量,如下表所示右图:

方法论网络流量(LPM)=泵排气量(cc / rev)*泵速(RPM)/ 1000

假如您采用公升作为网络流量单位,则式子应属:

方法论网络流量(GPM)=泵排气量(cu ins / rev)*泵速(RPM)/ 231

在这我将采用第二个式子来排序方法论网络流量,假定泵的排气量为51 cc / rev。他们须要注意的是,此方法论排序是如前所述工作效率为100%的泵,但由于外部外泄这是不可能将的,不过他们却是能根据式子排序出体积工作效率。

他们还须要排序出油压泵的输入功率。对于绝大多数汽车油压控制系统,油压泵是间接与引擎相相连的:引擎输入功率等同于泵的输入功率。假如他们采用引擎轮轴边线感应器或其他讯号来收集统计数据,是很容易赢得泵的输入功率抛物线的。假如泵是透过引擎外部驱动力的(可能将是托盘或曲轴),则速率能透过光学感应器赢得,或者能排序轮轴和泵之间的额定功率并将其列入式子中。在我这个范例中,引擎和泵间接相相连,但他们仍然须要将轮轴边线感应器讯号输入切换为引擎RPM。

在试验期间,我将引擎输入功率设定为1500 RPM的固定值。对于绝大多数汽车来说,这是两个合适的行驶速率,而且将来再次展开试验时,也能用到它。所有这些信息都能添加到PicoScope软件的备注中,并且储存在文档中。这样的话,假如其他人须要根据您的方法展开试验,他们能按照备注做相同的增设。

。这将使输入功率抛物线更加平滑,但由于泵的装卸,仍将显示出较大的引擎输入功率变化。微积分地下通道式子来自论坛文章,但我对其展开了一些微调,以改善RPM波形。由于轮轴感应器上有两个37齿讯号盘,因此他们须要添加两个比例系数以保证他们的RPM准确。在这种情况下,我选择的比例系数为1.616。因此式子如下表所示:RPM=1.616*LowPass(freq(A),4)

图1 RPM微积分地下通道

要精确测量RPM,最好的方法是放大轮轴感应器讯号并采用时间标尺来测量RPM。

图2 轮轴感应器讯号排序RPM

如图2右图,我采用了两种方法测量RPM并且做了比较,值得庆幸的是两者之间的差异很小,因此能保存RPM微积分地下通道以供将来采用。要排序方法论网络流量,他们须要根据RPM微积分地下通道式子展开修改,这意味着要创建两个新的微积分地下通道:

方法论网络流量(LPM)=泵排气量(cc / rev)*泵速(RPM)/ 1000= 51 *(1.616 *LowPass(freq(A),4))/ 1000

图3 方法论网络流量微积分地下通道

现在,根据泵速和泵的排气量51cc / rev,他们排序出了方法论网络流量。然后展开PQ试验,该试验须要相连到油压控制系统测出网络流量和阻力。请保证您接受过相关的培训并且有个人防护装备PPE,还必须防止任何可能将发生的潜在污染。因此他们要检查所有软管、配件、WPS600C阻力感应器以及网络多组分的清洁度。

安装控制系统后,请保证您知道控制系统的最大工作阻力。开始读取泵之后,切记始终记住阻力值。Pico网络多组分配有防爆隔膜,遇到阻力峰值或读取阀泄露,能为您提供一些保护。请记住,必须先更换防爆隔膜,然后才能展开下一步的试验。

图4 PQ试验

图4是两个最大工作阻力为260bar的控制系统,透过时间标尺之间的差异,您会看到泵阻力为255.3 bar。因为他们不受泄压阀的保护,所以我将阻力限制在最大工作阻力260bar以下。这样既能保证安全,又能很好地体现泵的输入功率。最重要的波形统计数据是网络流量,因为网络流量显示了泵的工作状况。透过采用标尺,他们能看到在255.53bar处网络流量为69.79LPM,与他们的方法论网络流量值78.35 LPM相比,相差了约9 LPM。所以他们知道泵的工作效率并不是100%,原因就是我前面提到的油压泵外部外泄。

泵的体积工作效率(%)=(实际网络流量/方法论网络流量)*100。在上述范例中,泵的体积工作效率=(69.79 / 78.35)*100%=89.07%。他们能将式子输入到微积分地下通道中,就能得到体积工作效率波形。请记住,您能添加任意数量的微积分地下通道,它们并不会影响到原始统计数据。因此,体积工作效率的微积分式子为:

D/(51*(1.616*LowPass(freq(A),4))/1000)*100

图5 体积工作效率微积分地下通道

为了更易于观察,我在读取和卸载泵的时间标尺之间添加了两个测量,测量的是体积工作效率的平均值。微积分地下通道我已经储存在了PSDATA文档中,您能下载。

PQ Test with math.psdata

微积分地下通道的应用领域能揭示很多东西,并且他们能采用它们展开更多的排序,希望将来微积分地下通道能够发挥更大的排序作用。

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