ATOS柱塞泵PFGXP-160/D

ATOS柱塞泵

1、ATOS柱塞泵球頭松動毛病機理剖析 
因為制作誤差或液壓泵在作業進程中的壓力沖擊，常常使柱塞球頭與球窩沉凹變形使球頭與球窩間隙增大，然后發生柱塞球頭松動的毛病。 

2、小波信號消噪處理 
液壓泵的作業環境通常對比惡劣，其工況受環境的影響較大，通常在泵出口檢查到的信號含有很大的噪聲。實驗標明，液壓泵出口檢查到的壓力信號和振蕩信號體現出以下特色： 
①信號的頻譜分布很寬、波形凌亂，規律性差；②時變與非平穩性體現顯著。因而，根據這兩種信號的毛病特征獲取十分艱難，有必要對檢查的信號進行消噪處理。小波剖析是現在較有用的信號處理辦法，它能夠同時在時域和頻域中對信號進行剖析，能有用地區別信號中的突變部分和噪聲，完成信號的消噪。 
ATOS柱塞泵出口振蕩信號及其小波消噪后的信號，選擇小波消噪的大局閾值為1.049。很顯著，檢查信號中包含了很多攪擾信號，很難簡略地使用檢查到的振蕩信號進行有用的毛病確診。為了消除攪擾影響，經過小波處理，能夠有用地消除泵出口振蕩信號中所包含的噪聲，有利于毛病特征的獲取。

 
3、信息交融毛病確診辦法 
信息交融是將多源信息加以智能組成，發生比單一信息源更準確、容錯性和魯棒性更強的估計和判斷‘2’。因為液壓泵出口檢查到的信息弱小，易于被攪擾所吞沒，很難使用單個傳感器的檢查信號進行弱小毛病特征的有用確診。選用的信息交融毛病確診進程，行將振蕩信號和壓力信號進行小波消噪處理，使用統計剖析獲取有用特征信息，選用主成分剖析有用解耦各毛病特征間的相關性，削減毛病特征的維數，選用改善算法的BP神經網絡完成液壓泵球頭松動毛病確診。

ATOS柱塞泵：常規型號如下

128/D
PFG-128/D RO
PFG-160/D
PFG-160/D RO
PFG-187/D
PFG-187/D RO
PFG-211/D
PFG-211/D RO
PFG-214/D
PFG-214/D RO
PFG-114
PFG-114/D
PFG-114/D RO
PFG-120
PFG-120/D
PFG-120/D RO
PFG-128
PFG-128/D
PFG-128/D RO
PFG-135
PFG-135/D
PFG-135/D RO
PFG-142
PFG-142/D
PFG-142/D RO
PFG-149
PFG-149/D
PFG-149/D RO
PFG-160
PFG-160/D
PFG-160/D RO
PFG-174
PFG-174/D
PFG-174/D RO
PFG-187
PFG-187/D
PFG-187/D RO
PFG-199
PFG-199/D

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