日本SHIMADAZU岛津齿轮泵GPY-3R，GPY-4R详细介绍

日本SHIMADAZU岛津齿轮泵GPY-3R，GPY-4R高压齿轮泵径向柱塞因其能实现高压力和大流量的优点而广泛地应用于各种液压设备中，柱塞头部设计成半球形结构，始终与定子轨道相切。根据核磁理论，齿轮油泵当定子轨道为圆形时，其曲率半径是常数，且保持不便，因此，球塞与定子轨道的接触面呈圆形，接触面积较大，球塞对定子轨道的作用力方向始终沿半径方向。齿轮油泵当定子轨道为椭圆，其曲率半径时刻在变，球塞与定子轨道接触表面的应力等高线呈椭圆形分布，齿轮油泵应力等高线的排布外围较为贴合，内部十分稀疏，说明接触应力分布主要集中的中央内部区域，接触面积小，球塞对定子轨道的作用力大小和方向始终在变。本研究设计了一种新的双球头椭圆轨道径向柱塞泵，它是通过增大球塞与定子轨道内壁间的接触面积来减小接触应力。由于定子轨道的特性，单层轨道不可能出现上下两层球塞，因此单层轨道中一个柱塞最多只能与左右两个球塞相连，这种结构来取代以前的单个球头柱塞。高压齿轮泵由给定的边界温度中以解算得到整个温度场的分布，温度的传递注要有液-液，液-固，固-固的形式，但基本都是建立在对能量方程和热传导方程联立求解的基础上。齿轮油泵R.K.Sharma等人分别利用勒让德多项式和抛物线多项对能量方程进行近似，求出了沿膜厚方向的温度变化，简化了计算。齿轮油泵Yuri.s.Muzychka运用影响系数法计算了离散固体热源下，固体散热板上的温度分布情况。Y.Rouizi等人建立了考虑液体层流运动和相传导作用，齿轮油泵以及液-固间相互传导作用，齿轮油泵以及液-固间相互传导作用的热传递模型。高压齿轮泵将温度分布计算结果运用到柱塞泵上的研究主要聚焦于滑靴副。Kazama考虑油液的黏温效应，建立滑靴副非等温膜间隙模型，结果表明滑靴所受的压紧力和旋转速度是影响油膜温升特性的主要原因。同济大学的汤何胜利用热流量守恒定律建立滑靴副热力学耦合模型，齿轮油泵指出了滑靴副油膜温度场沿滑靴半径方向呈递减趋势，值出现在最薄膜厚度区域。但以上研究仅给出了油膜温度场定性分析的结果，没有定量的结论。齿轮油泵解算得到的温度场的分布情况，作为流体能量方程以及固体热变形方程的输入，传递到下一步（固体变形分析）的计算中。

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日本SHIMADAZU岛津齿轮泵GPY-3R，GPY-4R流量控制阀定义，结构及优势自力式流量控制阀自力工流量控制阀是河北同力自控阀门制造有限公司自主研发的暖通行业中调节阀种类中又一新型产品。自力式流量控制阀的优势所在：自力式流量控制阀相对于手动调节阀，它的优点在于能够自动调节；自力式流量控制阀相对于电动调节阀，它的优点在于无需外部动力，自主调节。流量控制阀应用实践证明，应用于闭式水循环系统比如：供暖系统及空调冷冻系统中，如果正确使用这种阀门，可以很简单便捷地实现系统的流量平衡分配；也可以实现系统的动态平衡；相对于数字锁定平衡阀而言可以大大简化系统的调试工作；也可以稳定泵的工作状态等。因此可以证明，自力式流量控制阀在供热、空调工程中有着广阔的应用前景，市场需求量很大。结构与性能自力式流量控制阀的作用：自力式流量控制阀主要是在阀的进出口压差变化的情况下，维持通过阀门的流量恒定不变，从而维持与之串联的被控对象（比如：一个环路，一个用户，一台设备等）的流量恒定，自力式流量控制阀的叫法也就是名称较多，如自力式流量平衡阀，自力式流量调节阀，定流量阀，动态流量平衡阀等，形态各异，但工作原理相似。结构自力式流量控制阀是一个双阀组合，是由一个手动调节阀组和自动平衡阀组组成，手动调节阀组的作用在于设定流量，自动平衡阀组的作用在于维持流量恒定不变。对于自力式流量控制阀中的手动调节阀组来说，流量G=P2-P3式中Kv为手动调节阀阀口的流量系数，P2-P3为手动调节阀阀口两侧的压差。Kv的大小取决于阀门的开度，开度固定，Kv即为常数，那么只要P2-P3不变，则流量G不变。而P2-P3的恒定是由自动平衡阀组来控制的。比如进出口压差P1-P3增大，自力式流量控制阀就会通过感压膜和弹簧的作用使自动平衡阀组关小，使P1-P2增大，从而维持P2-P3的恒定流量；反之P1-P3减小，则自动平衡阀组开大，使P1-P2减小，维持P2-P3的恒定不变。所以，手动调节阀组的每一个开度对应的是一个流量，开度和流量的关系由试验台试验标定，一台一标，并配有开度的显示盘和锁定装置系统组成。

日本SHIMADAZU岛津齿轮泵GPY-3R，GPY-4R液压传功系统由于其适应性广、可控性强、成本低廉而被广泛应用于各类生产行业中，而液压泵作为整个液压传动系统的动力源，其运行状态是否正常将直接影响整个液压传动系统的工作效率，液压齿轮泵因此有必要对其进行实时状态监测和快速、精准的故障诊断。对液压泵振动信号进行分析处理是实现其故障诊断的常用方法，如何从非平稳的振动信号中提取故障特征并对特征进行分类识别，是实现液压泵故障诊断的关键。随着近些年故障诊断技术的发展，高压齿轮泵越来越多的故障特征提取方法逐渐应用于故障信号处理中，局部特征尺度分解方法（Local Characteristic-scale Decomposition LCD) 可以自适应地将复杂信号分解为若干瞬时频率具有物理意义并且相互独立的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component, ISC)和残余趋势项之和，可以完成信号的特征分解。液压齿轮泵模糊熵可以表示时间序列产生新模式的概率，时间序列的复杂度越高，其熵值越大，模糊熵使用连续的指数函数使得熵值可以平缓变化，这一点比样本熵使用阶跃函数更优越，描述信号复杂度也更***。自组织特征映射神经网络（Self-organizing Feature Map,SOM)又称Kohonen网，该网络在接受外界不同而输入模式时可以将各模式对应到不同的特征区域，每个区域内神经元件的权值不同，高压齿轮泵当两类模式接近时代表着两类模式的神经元位置也接近，该网络可自动完成模式聚类。文中针对液压泵振动信号的非线性、非平稳性特点，结合LCD方法、模糊熵和SOM神经网络的优势，实现了振动信号特征提取和复杂度表征，液压齿轮泵并且利用SOM网络较***地识别了液压泵故障。