Vysoce kvalitní dieselové vstřikovací čerpadlo plunžr 2425-988 palivový plunžrový prvek plunžr řada 2425

Axiální pístové čerpadlo s tradiční trojúhelníkovou drážkovou deskou nemůže zcela eliminovat tlakovou pulsaci způsobenou komutací v přechodové zóně a způsobí zjevný jev zpětného proudění v důsledku vlivu škrcení. Při absenci podvratné konstrukce bloku válců nebo ventilové desky je navržena konstrukce vratného ventilu pro řízení tlaku, která má být zapojena do série mezi každou dutinou plunžru, aby se tlumila pulzace tlaku v přechodové zóně, snížily se vibrace v přechodové zóně. a eliminovat trojúhelníkovou drážkovou strukturu ventilové desky, aby se snížil zpětný tok. Vzhledem k průměru a dalším parametrům pístového ventilu bylo pomocí simulace zjištěno, že tlaková pulsace generovaná konstrukcí v přechodové zóně je pouze 2,5 %, což může účinně snížit tlakovou pulsaci axiálního pístového čerpadla v procesu vysoké a nízkotlakou přechodovou zónu ve srovnání s ventilovou deskou s trojúhelníkovou drážkou.

Zaměření na problémy, jako je nedostatečný počet vzorků a slabé poruchové charakteristiky zvukového signálu v diagnostice chyb pístového čerpadla, Diagnostika chyb plunžrového čerpadla založená na MTL (McL-pafd) založená na zvukových signálech v kombinaci s učením meta-transferu (MTL) bylo navrženo. Při této metodě se jako vzorek bere zvukový signál plunžrového čerpadla a signál je zpracován bankou filtrů Gammatone za podmínek jediného snímače, což může účinně zlepšit charakterizační schopnost zvukového signálu při silném rušení šumem. . Poté, v kombinaci s metatransferovým učením, může být realizována diagnóza poruchy plunžrového čerpadla za podmínek malého vzorku. Současně, podle skutečných potřeb diagnostiky chyb plunžrového čerpadla, je testovací metoda učení meta-přenosu v aplikaci diagnostiky chyb vylepšena a neznámá třída chyb může být adaptivně řešena. Experimentální výsledky ukazují, že přesnost diagnostiky McL-pafd může dosáhnout 91,41 % pouze pro známé třídy poruch, ale po rychlém adaptivním učení může přesnost diagnostiky McL-pafd dosáhnout 89,64 % při identifikaci neznámých tříd poruch.