随着高速电机的广泛应用,电静液作动器对柱塞泵提出了高速化的要求。以一款60 ml/r的斜盘式变量柱塞泵作为研究对象,对其进行高速化设计,针对柱塞泵高转速下柱塞腔压力脉动大、吸油困难、空化严重等问题展开研究。在柱塞泵内部设计了集成式增压叶轮,提高柱塞腔的吸入压力,解决吸油不足的问题;增加了预卸压容腔,减少高压向低压过渡时的压力负超调,从而降低空化危害;对配流盘卸荷槽进行了优化,升压区卸荷槽采用“阻尼孔+三角槽”的组合结构,卸压区卸荷槽采用“阻尼孔+U形槽”的结构,使柱塞腔在高低压过渡时的压力脉动降低。将所设计的结构在CFD仿真软件里面进行了流场仿真验证,研制了高速柱塞泵样机,并进行了性能试验,试验结果与仿真结果基本一致,柱塞泵样机最高转速可达5000 r/min,在1000~5000 r/min的转速区间、5~15 MPa的负载压力下,其容积效率可达96%以上。

轴向柱塞泵配流盘因工况波动导致油膜破裂出现磨粒磨损和黏着磨损甚至烧盘,严重影响设备可靠性和使用寿命。为提高其摩擦学性能,以15#航空液压油为基油,采用失水山梨醇单油酸酯和十六烷基三甲氧基硅烷分别改性六方氮化硼(h-BN)和二氧化硅(SiO₂)纳米颗粒,制备了五组复合纳米润滑油。分别使用扫描电镜、傅里叶红外光谱和拉曼光谱证实了改性成功,并显著提升了纳米添加剂在润滑油中的分散稳定性。通过以高速钢和锡青铜为摩擦副的摩擦学试验表明,与基油相比,添加改性h-BN/SiO₂复合纳米添加剂润滑油的摩擦系数与磨损率均显著降低。进一步结合扫描电镜、光学轮廓仪和X射线光电子能谱仪,揭示了改性纳米颗粒通过形成稳定润滑转移膜,从而协同提升配流盘减摩抗磨性能的作用机理;为开发面向高性能液压元件的新型纳米润滑剂提供了有效策略与理论依据。

水乙二醇作为兼具环保性与难燃性的液压介质,在特殊工况中的应用持续扩展,但传统油介质液压锁适配性不足,难以满足其技术需求。针对水乙二醇介质专用双向液压锁开展理论研究,基于AMESim平台仿真分析20 ℃下0~80 mPa·s黏度区间(对应含水量0%~100%)内介质黏度变化对液压锁性能的影响。研究表明:在含水量0%~75%的典型水乙二醇介质工况下,液压锁通流能力与介质黏度呈负相关,黏度越低通流能力越强;压力损失呈现显著的方向依赖性与黏度敏感性;泄漏量随含水量增加(黏度降低)呈上升趋势。纯水介质(含水量100%)的性能表现与混合水乙二醇介质存在差异。所设计的专用液压锁在目标黏度区间内适配性良好,为深海液压系统等特殊工况下水乙二醇介质液压系统的工程应用提供了重要理论支撑,也为多黏度介质工况下液压系统的效能优化与稳定性提升奠定了基础。

针对液压泵故障诊断中故障样本稀缺、传统诊断模型跨工况泛化能力不足的问题,提出一种基于元学习的小样本跨域自适应故障诊断方法。首先,将不同压力-流量组合定义为工况域,随后采用多尺度一维卷积神经网络作为特征提取器,从原始振动信号中学习具有高判别性的多尺度特征。在训练阶段,引入模型无关元学习算法的双层优化机制,使模型能够通过少量支持集样本快速适应未见工况。为进一步提升鲁棒性,构建双目标损失函数,将带标签平滑的分类损失与L2正则项联合优化,以缓解过拟合并增强跨域稳定性。试验在模型未见的两种目标工况域上进行多episodic评估,结果表明模型在5步自适应后平均准确率达到98.90%和96.80%,与现有方法相比,在保证高准确率的同时,显著降低了对样本数量的依赖,展现了所提方法在小样本跨工况故障分类任务中的有效性与工程应用潜力。

水下作动器作为深海装备的驱动单元,其能效直接影响装备的续航能力与运行成本。非对称水下电静液作动器因具备功率密度高、输出力大、结构紧凑的优势,在深海装备中具有重要的应用潜力。当作业工况面临负载特性呈大范围变化时,双排量设计具有更高的能效性。然而,在排量切换过程中易出现压力波动,导致运动控制性能下降。为此面向非对称式双排量水下电静液作动器提出一种非线性直接鲁棒控制方法,采用基于负载识别的外层排量切换与内层转速闭环调节的结构。在高速低压阶段,采用大排量,而在高压低速阶段,切换到小排量,降低能量消耗,同时基于系统模型设计非线性鲁棒反馈运动控制器,在实现高能效的同时,保持系统的位移轨迹的精确跟踪。仿真结果表明,相较传统比例-积分控制,该方法在高低压循环作业工况过程中具有优越的轨迹跟踪精度。

针对半导体制造装备超洁净阀中聚四氟乙烯隔膜长期使用过程中疲劳寿命不足的关键问题,结合实验表征与分子动力学模拟方法,系统揭示了其疲劳破裂机理与成型过程的结构演化规律。采用扫描电子显微镜和X射线小角散射原位观测,阐明了循环载荷下银纹萌生、扩展至断裂的全过程及其与剪切带的耦合破坏机制;借助分子动力学模拟,构建不同分子量聚四氟乙烯体系模型,探究热分解、降温结晶及单轴拉伸过程中分子链运动、结晶度与缠结度的变化规律,建立微观结构与宏观疲劳的关联关系。研究结果为通过成型工艺调控微观结构以提升隔膜疲劳寿命提供了理论基础,对推动超洁净流控零部件高性能化具有重要工程意义。

针对斜盘式轴向柱塞泵柱塞副在复杂工况下因油膜失稳引发的端面偏磨、密封失效及效率下降等问题,建立了一种考虑柱塞偏心倾覆的全周期瞬态流体动压润滑模型。通过柱塞的动力学分析,推导了柱塞副油膜厚度方程与雷诺方程,建立了稳态流体动压润滑模型。采用有限差分法结合逐点超松弛迭代法对润滑模型进行离散,获得油膜压力场分布。基于动态力平衡方程,运用牛顿-拉夫逊方法进行求解,分析了缸体转动一周的过程中,柱塞副的油膜厚度场最小值、压力场峰值的变化规律以及内在原因,基于此探究了不同转速、出口压力、进口压力对柱塞副油膜厚度最小值、压力场峰值的影响。仿真结果表明:排油阶段流体力矩占优,油膜厚度分布均匀,吸油阶段倾覆力矩占优,油膜厚度于310°出现极小值0.42 μm,压力峰值由83 MPa降至10 MPa,润滑恶化,易引发磨损与密封失效。转速与出口压力升高均导致润滑状态恶化,最小膜厚分别由0.49 μm降至0.33 μm、由0.42 μm降至0.29 μm,压力峰值分别由68 MPa升至120 MPa、由83 MPa 升至130 MPa,油膜厚度减小与压力增大共同增加了接触偏磨风险和衬套疲劳载荷,密封可靠性下降。进口压力升高使压力峰值由80 MPa增至86 MPa,最小膜厚整体微弱减小但排油中后期有所回升,适当提高进口压力可改善油膜支撑与密封。

为改善传统电磁驱动气动比例阀在动态调压中易出现的迟滞与响应偏慢问题,提出一种音圈电机驱动的先导式气动比例阀结构,并建立电-磁-机-气耦合动态模型,以表征阀芯运动、腔压变化与节流流量特性。结合结构尺寸与试验标定确定关键参数,引入Stribeck摩擦模型描述阀芯摩擦非线性,并在AMESim中搭建耦合仿真平台复现动态迟滞。为定量评价动态过程,定义死区时间与响应迟滞时间作为指标;通过灵敏度分析筛选关键结构参数,采用“遗传算法全局搜索+二次拉格朗日非线性规划算法约束精细寻优”的混合优化策略,在稳态误差约束下降低迟滞并提升动态响应。仿真与试验对比表明:模型能够较好反映系统动态规律且误差较小;优化后在0～0.5 MPa升压工况下,响应迟滞时间降低30.4%;在0.5～0 MPa降压工况下,响应迟滞时间降低33.3%;可有效提升所建模型与结构参数优化方法对提升气动比例阀动态性能的有效性。

针对海上风-浪-网多源扰动导致液压型风电机组功率控制品质下降的问题,提出一种融合径向基函数滑模控制与扰动观测前馈补偿的智能抗扰策略。建立了机组液压传动-储能系统的非线性模型,揭示了其强耦合与时变特性。在此基础上设计了“主传动侧抗扰跟踪+储能侧波动抑制”协同架构:主传动侧采用径向基函数神经网络滑模控制器,自适应逼近系统不确定性,实现气动转矩波动下的高精度功率跟踪;储能侧引入基于非线性扰动观测器的反馈线性化控制,实时估计并补偿电网侧扰动,主动平抑功率波动。仿真与半物理实验表明:相比双层积分型反馈线性化控制策略,所提策略将功率跟踪调节时间缩短至0.01 s,稳态误差小于2%;在电网电压骤降工况下,功率超调量降低50%以上,波动抑制中功率偏差不超过0.02 kW。该研究为海上液压风力发电机组在复杂海洋环境中的高性能功率控制提供了系统的智能解决方案。

针对提升机运行过程中钢丝绳的纵向振动问题,提出一种基于三腔液压缸的主动抑制方案。以矿用落地式摩擦提升机为研究对象,考虑钢丝绳时变长度特性,基于Hamilton原理建立了提升机纵向振动的偏微分-常微分方程耦合动力学模型,通过坐标变换实现模型降阶与离散化,并采用有限差分法进行数值求解。采用基于三腔液压缸的浮动天轮作为主动控制执行器,设计以位移、速度为反馈量的PD控制律,实现对系统边界振动的主动抑制。仿真表明,PD控制策略能有效衰减钢丝绳的纵向分布振动位移,平均振动幅值降低89%以上,系统在43 s内趋于收敛,显著提升了提升系统的动态性能和安全性。此外,相较于普通液压缸,采用三腔液压缸作为执行机构能耗降低32.5%,实现部分能量回收。

螺栓预紧力分布不均及其应力松弛是导致电液伺服阀力矩马达衔铁零位偏移的重要因素。采用ANSYS-COMSOL结构-电磁联合仿真方法,建立了从螺栓预紧力到衔铁零位偏移的完整定量分析链路。基于ANSYS有限元模型仿真得到五种螺栓松弛模式下工作气隙不对称量的变化规律;将气隙畸变数据导入COMSOL磁固耦合模型,定量计算各工况下的衔铁偏转角,并建立螺栓松弛率与偏转角的显式预测关系。结果表明,气隙不对称量由螺栓松弛的空间分布模式决定:同侧螺栓松弛引起的衔铁偏转角最大,下侧或对角对称分布的螺栓同步松弛因结构变形在左右方向相互抵消,对零位影响可忽略不计。

针对压缩空气的强非线性导致传统阀控缸物理模型精度不足的问题,提出一种基于数据驱动的建模方法。通过采集气动系统运行过程中的时间序列数据,以气缸位移为预测目标,构建了包含6个隐藏层的前馈神经网络模型。采用Smooth L1 Loss损失函数,结合ADAM优化器及自适应学习率调整策略。作为对比,利用Simulink平台对气动系统进行了传统物理建模与仿真,并搭建阀控缸试验台。针对不同负载质量及供气压力,进行气缸位移预测结果验证。结果表明,传统方法建模位移的均方根误差为0.035 m,决定系数为0.9532。神经网络建模方法位移的均方根预测误差为0.003985 m,决定系数达到0.999169,显著优于传统物理建模方法。证实了数据驱动方法在气动系统高精度建模方面的优势,具有较强的工程应用价值。

针对搬运装备重载启停时,因阀口压力饱和与机械柔性模态耦合引发的液压冲击与末端残留振动问题,构建了集成机械柔性、电机电磁与液压流体动力学的多物理场耦合仿真平台。系统整体采用梯形速度规划实现柔性启停;电机侧结合扩展状态观测器-模型预测控制的抑制参数摄动与负载扰动;液压侧结合鲁棒PI控制保障跟踪精度。对比仿真表明:该策略有效规避了阶跃激励下的控制器饱和,将启动时液压缸无杆腔压力由16 MPa降至负载匹配压力(约3 MPa),消除了停机速度回弹与气蚀风险;扩展状态观测器-模型预测控制的使电机电流振幅降低50%;满载下末端最大偏移量由88 mm减至约50 mm,防摆效率达43%。该策略实现了轨迹精准跟踪,大幅提升了重载启停平稳性与作业精度。