Жоғары сапалы дизельдік айдау сорғы поршені 2425-988 отын поршені элементі поршень 2425 сериясы

Дәстүрлі үшбұрышты ойық тақтасы бар осьтік поршеньді сорғы өтпелі аймақтағы коммутациядан туындаған қысым пульсациясын толығымен жоя алмайды және дроссель әсерінен ағынның кері ағынының айқын құбылысын тудырады.Цилиндрлер блогының немесе клапан пластинкасының диверсиялық конструкциясы болмаған жағдайда өтпелі аймақтағы қысым пульсациясын буферлеу, өтпелі аймақтағы дірілді азайту үшін әрбір плунжер қуысы арасында қысымды реттейтін поршенді клапан құрылымын тізбектей қосу ұсынылады. , және ағынның кері ағынын азайту үшін клапан тақтасының үшбұрышты ойық құрылымын жойыңыз.Поршеньді клапанның диаметрін және басқа параметрлерін ескере отырып, модельдеу арқылы өтпелі аймақтағы құрылымның қысым пульсациясы бар болғаны 2,5% құрайтыны анықталды, бұл жоғары қысым процесінде осьтік поршеньді сорғының қысым пульсациясын тиімді төмендете алады. және үшбұрышты ойық клапан пластинасымен салыстырғанда төмен қысымды өту аймағы.

Поршеньді сорғы ақауын диагностикалауда үлгі санының жеткіліксіздігі және дыбыстық сигналдың әлсіз ақаулық сипаттамалары сияқты мәселелерге бағытталған, Meta-transfer Learning (MTL) біріктірілген аудио сигналдарға негізделген MTL (McL-pafd) негізінде плунжер сорғысының ақаулық диагностикасы. ұсынылды.Бұл әдісте плунжерлік сорғының дыбыстық сигналы үлгі ретінде қабылданады және сигналды Gammatone сүзгі банкі бір сенсор жағдайында өңдейді, бұл күшті шу кедергісі кезінде дыбыстық сигналдың сипатталу қабілетін тиімді жақсарта алады. .Содан кейін, мета беруді үйренумен біріктірілген, шағын үлгі жағдайында плунжерлік сорғының ақаулық диагностикасын жүзеге асыруға болады.Сонымен қатар, плунжерлік сорғының ақаулық диагностикасының нақты қажеттіліктеріне сәйкес ақауларды диагностикалауды қолдануда мета-трансфертті оқытудың сынақ әдісі жетілдірілді, ал белгісіз ақаулық класы адаптивті түрде өңделуі мүмкін.Эксперименттік нәтижелер көрсеткендей, McL-pafd диагностикасының дәлдігі белгілі ақаулық сыныптары үшін ғана 91,41%-ға жетуі мүмкін, бірақ жылдам бейімделген оқытудан кейін белгісіз ақаулық класстарды анықтау кезінде McL-pafd диагностикасының дәлдігі 89,64%-ға жетуі мүмкін.