基于负载敏感与势能回收系统的液压精冲机节能研究

针对现有液压精冲机能耗高、能量利用率低的问题,提出基于负载敏感与势能回收的新型液压精冲机节能系统,通过负载敏感泵匹配精冲负载需求压力降低节流损失以及利用液压蓄能器进行滑块势能回收再利用,最终实现系统节能增效。首先建立精冲机液压系统能耗数学模型,后基于AMESim平台搭建了负载敏感与势能回收液压精冲机机电液能耗仿真模型,最后分析对比了新系统与旧系统的滑块工作性能和能量损耗分布。结果表明,与旧系统相比,在负载为2500 kN时新系统单个工作周期总能量损耗下降46.35 kJ,降幅达39.76%,能量利用率25.69%,提高10.23%。在不同负载条件下,新系统相较于旧系统总能量损耗平均降低47.42 kJ,能量利用效率平均提高9.62%。

液压精冲机工况能耗智能云端监测平台研究

精冲机液压系统元部件数量众多,能量损耗特性复杂,一直缺少低成本高性能的监测方法。为解决该问题,提出了一种基于三相电信号的精冲机液压系统工作状态和能耗智能云端监测平台,将液压系统功能元部件绑定为功能单元,建立了总消耗的功率信号与液压系统工作阶段预测和功能单元能耗之间的深度学习模型,实现了精冲机工况和功能单元能耗的智能识别与预测。以KHF500型液压精冲机为研究对象,基于一维卷积神经网络模型搭建了精冲机智能云端监测平台。结果表明,该平台能高精度识别精冲机的工况类别和预测各功能单元的实时能耗。