廉江升降车出租,   升降车比例阀测控系统国内外研究现状??     廉江升降车公司, 廉江升降车租赁      同伺服阀相比，比例方向阀价格低廉、可靠性较高，因此被广泛的应用于各个行业当中Ｍ。比例方向阀是电液比例控制系统中的重要控制元件，其性能优劣对整个系统的工作性能有重大影响，因此高精度比例方向阀测试系统的设计和研究显得极为重要。随着计算机、网络和测试技术的发展，液压ＣＡＴ技术逐渐应用于电液比例阀的测试当中。上海大众工厂服务科在１９９８年就从德国Ｒｅｘｒｏｔｈ公司引进了一台液压元件综合试验台，用于对比例阀、比例泵等液压比例元件进行调试和测试，该试验台允许用户按自己的试验要求设计实验程序，可以最大限度满足实验需求，方便进行二次技术开发；开发了一套基于ＬａｂＶｉｅｗ的虚拟比例阀测试系统，实现比例阀的静动态测试，具有数据采集、处理及动态曲线的实时显示、打印机数据保存等功能；均有关于比例方向阀ＣＡＴ测试系统的相关研究，设计了准确、高效监测比例阀各项性能指标的ＣＡＴ系统，并且对智能化比例阀故障分析有重要的指导意义；根据生产中的实际需求，设计了一套测控一体化的比例阀试验系统；设计了一套比例方向阀性能测试系统，采用计算机全自动数字化测试，精度较高，并且很好的解决了压力、流量传感器及电流、位移信号的调理问题，具有更好的抗干扰能力。３国外方面，开发了比例阀和伺服阀的测试系统产品，测试最大压力可达３５０ｂａｒ，并配套ＬａｂＶｉｅｗ测试程序，进行全自动化比例阀、伺服阀静动态特性测试；开发了一套比例阀测试试验台，能够测试比例压力阀、流量阀和方向阀的静动态特性，并能测试不同输入条件下整个液压系统的工作性能；专门开发了比例阀测试系统用于查看解决汽车刹车系统中比例阀的故障问题。国内外均有针对比例阀的ＣＡＴ系统研究和应用，主要是通过计算机主机、传感器、采集卡等硬件结合软件如ＬａｂＶｉｅｗ、汇编语言、Ｃ＋＋等开发的一整套系统完成测试，测试功能和准确性相比传统手工测试方法均有很大的进步。

     移动终端在液压智能测控中的应用研究现状,   ２１世纪以来，移动手机经过几次大的变革，其性能得到了很大的提升，手机已从单纯的通讯工具转化成为了移动智能终端。随着无线ｗｉｆｉ、４Ｇ、蓝牙等无线通信技术的普及，移动终端在智能家居、出行导航、状态监测等方面得到普遍的应用，用户可以通过移动终端如手机、平板等随时随地查看所需信息，大大提高了工作效率。不仅如此，移动终端也在传统行业中受到了广泛的研究和应用。利用一台Ｎｅｘｕｓ７平板成功完成了一个液压试验台的数据采集和显示工作，降低了系统功耗和成本，但采样频率较低；结合Ａｎｄｒｏｉｄ平台和Ａｒｄｕｉｎｏ电路板，采用蓝牙技术作为通讯手段，实现了化学工厂内关键液压阀的控制和状态观测，提高了生产效率，方便工作人员进行操作；等开发了一套用于农业灌溉的无线阀控系统，能够实现各个节点的运行状态的实时显示和无线控制；ＨＡＷＥ和ＳＵＮ公司针对本公司的的液压阀产品，基于蓝牙通信技术，推出了相应的ｉＯＳ和Ａｎｄｒｏｉｄ版本的移动状态监测程序，实现阀芯位移、油液温度、电流等信息数据监测以及电流信号、位移信号输出功能。国内设计开发了一套基于Ａｎｄｒｏｉｄ的离心泵机组状态监测系统，利用移动客户端实现对离心泵组的远程状态监测和巡查，使现场工作人员能够更准确、快速的获取离心泵相关参数，提高了工作效率；以铁路区段内某液压转辙机油箱为研究对象，利用Ａｎｄｒｏｉｄ系统设计了一套油量监测系统，实现了监管的系统化、移动化；基于ｏｐｅｎＧＬ技术，开发了一套挖掘机无线监控系统，能够用３Ｄ图形实时显示挖掘机位置姿态和动作及油压、油温、油量等参数。总的来说，移动终端在液压智能测控中已具备成熟的应用条件，国内外针对多种液压设备均已开发了相应的移动终端程序对其进行状态监测和控制，但针对比例阀进行无线测控，实现历史数据记录查看和特性测试功能，并将线下的运行状态数据和互联网云存储相关联起来的的研究还较少。

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   液压阐故障诊断技术国内外研究现状,   早期液压阀诊断的主要方法是依靠维修工程师凭借简单的仪器、仪表及个人经验，结合设备的故障表征来进行诊断。随后，出现了基于设备定期维护的故障诊断，即根据设备的使用寿命对液压阀进行定期更换和维护，这样可以保证在故障出现之前能够及时预防故障的发生并进行排除，目前国内大部分重工业均处于这个阶段。随着计算机技术的发展，故障诊断技术逐渐与ＣＡＴ技术相结合，通过将设备中的故障特征进行采集并记录入故障专家库，利用智能故障诊断算法将测试的特征信号与专家库进行对比，从而完成故障诊断和预防。国内在２１世纪初，逐渐开始关注液压阀的智能故障诊断相关研究。以电液伺服阀为研究对象，应用单值支持向量机（ＳＶＭ），仅依靠正常状态下的数据样本建立分类器，并通过分类器识别伺服阀运行状态是否正常；用并联辨识模型的输出递归网络建立伺服阀模型，以伺服阀电流、油缸压差、油缸位置信号为输入量训练神经网络模型，根据训练后的模型输出和实际输出的残差曲线对故障进行判别；研究了比例阀和伺服阀的故障特性，并基于ＳＶＭ和遗传神经网络算法，分别对比例阀和伺服阀进行了故障诊断；郑梁等将神经网络和免疫算法结合起来，应用于电液伺服阀的故障诊断中，能够以较小的网络规模实现对多种故障模式的准确识别，具有高效率、适应力强、容错性好的特点；基于遗传优化的ＢＰ神经网络算法，结合ＣＡＴ技术，对五种伺服阀的典型故障进行了诊断，具有较高的快速性和鲁棒性，并将该技术应用于河北钢铁公司的液压测试系统中；提出了一种基于概率神经网络的余度作动器故障诊断方法，构建了基于ＰＮＮ网络的阀芯位置监控器，实现了作动器的智能故障诊断。国外方面，将神经网络技术应用于冷却器喷水系统中的启动阀故障诊断中，实现了系统的实时状态监测和故障预警；采用神经网络技术进行阀芯静摩擦力测试，并据此进行液压闾故障诊断，取得了较好的成果；对ＳＶＭ应用于液压设备故障诊断的研究进行了详细的总结和讨论。另外，还有一些学者应用小波变换、蚁群算法、模糊理论、灰色系统理论等对液压阀进行故障诊断，但数量较少。

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