变排量液压马达旋转驱动系统角位移控制技术

变排量液压马达旋转驱动系统具有效率高、响应快、高负载匹配性、低功率需求等优势,能够大幅提高飞机液压旋转驱动系统的效率。为实现对变排量液压马达旋转驱动系统的精确控制,需开展系统角位移控制技术研究。建立了系统的数学模型,搭建了AMESim仿真模型,分析了系统的运动特性及频域控制特性,提出了由排量回路、转速回路和角位移回路组成的三闭环串级控制方案,研究了不同控制参数对系统控制特性的影响。研究结果表明,双闭环控制无法满足旋转驱动系统的稳定条件,三闭环控制引入转速负反馈克服了双闭环控制中角位移对转速的正反馈效应,增大了位置回路的阻尼,能实现系统稳定控制。同时研制了原理样机并进行了测试验证,测试数据表明,三闭环控制方案能实现旋转驱动系统高精度位置控制,为变量马达在飞机液压旋转驱动系统中的应用提供了参考。

高压变排量数字液压缸驱动技术研究

研究了一种新型压力机液压驱动器,该驱动器结合了可变排量控制和液压数字控制技术,可在较高的工作频率下提供较大的力和额定功率。通过基本模拟运动控制可变排量泵驱动第一缸级实现大功率。通过打开和关闭其他液压缸以支持模拟级来实现数字控制。控制策略由一个前馈控制、一个数字升压级的开关逻辑及一个用于稳定的反馈比例积分(PI)控制组成。在测试平台上进行的实验证明了这一概念和控制策略的有效性。

基于机器学习的液压驱动单元能耗建模方法

变速变排量液压驱动单元是一种泵控液压驱动单元,可以通过改变电机转速和泵排量调整其输出流量,提高输出流量和液压执行器需求流量的匹配程度,同时提高电机和液压泵的能效。文章针对变速变排量液压驱动单元能效模型存在难求解和不精确的问题导致相应节能控制策略难以实现的情况,基于机器学习算法提出一种能耗建模方法,实现驱动单元的能耗预测;基于实验平台采集的能耗数据,采用6种独立的机器学习模型(岭回归、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、逆向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN))和1种堆叠模型进行能耗建模,并采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和决定系数R^(2)对模型进行评估。结果表明,使用集成学习中堆叠模型构建的能耗预测模型在测试集中有最好的预测精度。

小型液压挖掘机电驱动动力源特性研究

传统液压挖掘机多采用定转速柴油发动机驱动液压泵作为动力源,针对发动机经常工作在低效区,油耗大、能效低、排放严重等问题,提出一种变转速感应电动机驱动变量泵动力源,以变量泵快速响应特性弥补变转速电动机动态响应慢的不足。为了充分了解所设计的电液动力源特性,从理论和试验两个方面研究了电液动力源动静态特性。与传统发动机驱动液压泵动力源系统进行了测试对比,结果表明,设计的变转速变排量动力源在负载扰动测试中转速波动降低了23.5%,在动臂举升过程中,泵输出压力和流量的上升时间分别缩短了14.9%和26.3%,均优于传统发动机驱动液压泵动力源。

基于负载自适应的高升力系统高效液压驱动技术

民用飞机对经济性特别关注,大型民用飞机高升力系统工作时间虽短,但消耗功率却很大,可达到主飞控作动系统的3倍以上。传统的飞机高升力系统普遍采用节流控制的液压驱动方案,导致液压驱动效率低。介绍了高升系统应用的4种典型液压驱动方案,阐述了应用变排量液压马达的高效液压驱动理念,对4种方案进行了建模和仿真分析。结果表明,变排量液压马达驱动系统比其他方案的综合效率高21%以上,为国内科技人员研发大型民用飞机高升力系统提供参考。

非道路移动装备高能效电驱液传技术新进展

双碳背景下,电驱动方式成为有效解决非道路移动装备碳排放与能源浪费问题的重要途径。然而,目前的电驱方式仅仅是用电池和电动机取代了内燃机,液压系统仍沿用集中式动力源供能、多路阀分配动力的阀控方式,存在系统能量转换、传递效率低的不足,需要大容量的电池组满足工作时长的需求,导致成本高,制约其推广应用。因此,提升液压系统的能效成为破解非道路移动装备电动化技术瓶颈的关键所在。对数字变排量泵技术、离散数字液压阀技术、浮杯泵技术,国际上三种显著提升液压系统能效的方法、研究进展、应用效果进行了分析和论述。进一步对团队所提出的电气液压双动力驱动重载直线执行器的工作原理、能效特性和应用效果进行介绍,所介绍的四种新型传动方式和现有技术对比,普遍可提高能效50%以上,为电动化非道路移动装备的推广应用奠定了基础。