高速电梯摆振控制器液压系统设计及布置优化【说明书+CAD】
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高速电梯摆振控制器液压系统设计及布置优化【说明书+CAD】,高速,电梯,控制器,液压,系统,设计,布置,优化,说明书,CAD
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半自动减振器的延时：旁痛管阀的成型概要： 对off-road汽车驾驶和操纵的舒适性是，能得到明显的改善。就是通过用可操纵、两种状态、半自动的减振器来取代一般的在汽车悬架系统里的被动减振器。用来使半自动减振器的特征可控的液压阀是半自动减振器的主要部件，它同时对悬架系统的表现有着很大的影响。我们调查了 用于重车上的半自动悬架系统的液压旁通阀的动力特性模型。我们假想类似的模型实际上能北并入整车的三维模拟研究。阀的响应时间（或时延）被当作模型精度的量度，因为其为半自动减振器表现的一个重要参数。模型时用AMESim和MATLAB在大量流体能量模拟环境下建立的。AMESim能处理细致和复杂的流体能量模型。用于数字的僵化，那些企图用MATLAB解决相似复杂性模型的尝试都是不成功的。我们采取了试验的方法来获取动力特性数据，这些数据可以时模型完整化。在试验过程中，其他几个因素影响了阀的表现。试验长凳动力特性明显地影响结果并模糊了模型和试验数据的绝对精度。这项调查展示了如何为在模型中的应用产生流体能量模型的方法，但同时也显示了在过程中所需的实质性努力。当前模型的精度还不足以满足设计目的。1 介绍：至1990年，几种军事车辆的半自动悬架系统在南非得到了发展。一种两态半自动减振器形成了这次发展的基础。它有一个旁通阀安装到一个传统的被动减振器上所组成。它还具有一套计算机控制系统来决定减振器的状态（2），为了发展半自动悬架系统来完善offroad车辆，三维的全车动力模型被应用在DADS环境下【3，4】。在不同的offroad地形下，我们对几种车辆做了延伸试验有效性测试【1，4】。模型和试验表明驾驶质量能得到明显改善。其中超过40时基于BS6841重荷多轴RMS加速【4】。可得到的改进会由于车速的增长或在特定的地形下缩减。这表明悬架系统的表现将明显受到阀响应时间的影响。 这项研究的目的时为了提供用在当前的两态半自动悬架系统原型上的一种特殊液压阀的建模。此外，现在考虑的阀（或者就改部分而言）在当前研究中的未来液动系统中有潜在用途。或者它能成为未来发展的基础【5】。 我们通过试验来获得模型里所需的参数，同时获得用来确定模型的动力特性数据。为了这个目的，我们使用了Pretoria大学的液压试验长凳。2 液压模拟概要液体能量模拟提出了相当大的挑战。很多文献资料为这些挑战提供了参考。下面是个小结： 液压系统大体由大油容量的连接管和相对小容量的控制阀等其他部件组成。 这些在任务液压系统里高度不同的流体容量加重了数字“僵化”问题。与大容量相比，小容量由的时间常数非常小。这将在结果中引起不希望得到的高频部分，这将严重影响处理器的效率和稳定性。将小流量容量用不可压缩的来取代能减小模型的僵化程度。这将增加代数微分方程到这组微分方程，它们将必须用到专门的解决技术和引起进一步的数字问题【7，9】。流体能量现象是高度线性的。其中一些参数只有通过查表或者经验公式来获得。因此增加了模型的不精确性。许多不连续性问题将出现。典型的例子有电信号，流速。不连续性将对大多数数学方法产生不良影响除非采取专门的保护措施。当用到著名的小流量公式的时候将会产生一个数字问题：当达到0流量是，积分算法里的雅克比矩阵里将产生特殊值。将公式改为包括层流和紊流模型后，方能解决这个问题。模型里的许多参数值需从物理系统中找到。通常，物理系统方法被拆开来测量这些量。被发展用来克服这项困难的技术就像其他一样包括有测量确定参数的非线性经验模型。3 数学模型在图1里，显示了阀系统的布局。这不是适合汽车的一个系统，而是一个用在试验工作里的类似结构。导向阀（螺旋控制阀）转换逻辑元素控制室里的压力到高或低值。这将允许逻辑元素状态（开或关）改变。车辆上安装的结构不同在导向阀所需的高或低压供给减振室提供。整流器回路包括4个单向阀，这将确保为在控制回路里使用而将间隔变化的减振室压力分为高低压源。 不同复杂程度的模型在AMESim里以总括参数模型的形式编程。这种模型里假设如质量，流量等参数在空间里聚集在一点。下面的公式，以概括和简化的形式写出，是用来建模阀和测试长凳系统：总括质量动力特性：总括流体压缩性：总括流量限制（使用了层流和紊流的近似）：根据总括的参数方法，应用下面公式： 对液压网络，这种方法将得到一个微分方程系统，而这些方程被积出，而提供点的压力。 在AMESim里编辑模型很快捷方便。小量的基本液压机械和控制元素使我们能构建传统模型。从菜单选择元素而构建的图形回路布局，模型公式就自动地被编译。 类似的模型在MATLAB里编辑，但所使用的处理器由于继承了模型里的数字僵化而被证明为不稳定。用MATLAB处理器处理的不连续性，特别对质量泵停补给，被证明为有效和必须。但是这给数字方法增加了更多负担。 为了校准建模技术，AMESim模型被当作P&E用的试验案例来开发和测试合适的数字方法。P&E用的例子有两部分容积组成，它们有一个步进输入流速的理想流体源供给。这两部分容积有小孔连接容积比为1：1000。P&E和AMESim的结果间有完美的联系。MATLAB模型同样表现出这种联系。一种指数升降模型被用来作为螺旋力。一种永磁动力模型与其他模型相比显得太过细化。这将增加许多需要获得值的附加参数。4 试验程序和结果用来试验的测试长凳有两个通过用设备装配的供给线路在平行传输液压油里的泵组成。泵分别由比例螺旋来控制流量和压力。试验长凳容量为90l/min（30MPa）。为了获得动力表现数据，我们制造了一种折叠块，用来为逻辑元素支架位的动力测量存储一种位移变频器。这种折叠块也包括几种压力测量点和为螺旋操作导向阀留出的空间。 阀响应时间被用作一种模型精度的量度。因为它是一个半自动减振器表现的重要参数。为了提供决定时延的标准基础。需要确定初始和最终稳态值的总变化。在总变化为5和95两处对附加值进行了计算（见图2）。从阀起动或引导信号到5变化发生点的时间被称为初始时延。在螺旋里的电磁变换决定初始时延。从阀起动信号到95%变化的时间被定义为时延，在这项研究种，阀上的压降和主阀支架的位移被用来确定阀的时延。 我们进行了许多试验来确定阀系统单个部件的稳态和动态行为。在这篇文章里仅讨论一个具有代表性的时间主导联系试验，同时分析操作范围内的时延数据。 在测试阀系统期间，我们遇到了不期望的阀支架的振动及相应的流量和压力的摆动。在某个流速下，支架将摆动得态厉害以致都碰到底座了。这种效果足够严重，以致试验凳或阀系统可能遭到损坏。一个复杂得因素便是摆动行为发生在随机得场合下。 我们考虑和调查了许多可能得导致这个问题得原因。只有在模拟中包括了试验凳供给线路模型后，诱因才能归结为由供给线顺畅引起得共振，图35显示了典型得时间变换量度。因为明显得振动有大得振幅，特别在位移得情况下，相关参数得中间平衡状态值被用来确定5和95得值。模型和试验结果间得联系通过选取和比较95时延和时域变化，从阀操作域而进行分析，困难在于转换时无征兆的行为，这将导致95点对瞬态行为的微小变化十分敏感。这种影响将产生错误的表象：两种同样动力特性的瞬态有着实质上的不同的时延值。 阀开启或关闭需要100到400ms的时延（见图4）。这个时延比预计的要长，它能对因于长试验凳供给线路（总量大约为131），而这条线路在阀闭后必须加压。由于过低的读数（由低流量阻力引起），排油线路压力变化不能用来确定阀闭时延。然而，逻辑元素支架位移提供了一个阀行为的精确指示，这很大程度上依赖于试验布局和试验凳接口。 模拟支架位移由几个因素所影响。虽然模拟的总体阀系统的压降应与测量值匹配，但小孔元素上游和逻辑元素下游的数学分配可能导致支架本身上或高或低的压力。 图5显示了阀不同操作域的时延vs初压。数据时基于逻辑元素支架位移。在基于开始的行为事件的位移的时延趋势错误（图5）能作如下解释：在时域变化中，模拟的稳态位移值与时延稳态值不匹配（图4）。因为模拟的支架位移稳态值更高，95延迟值发生在后一个阶段。（在计算95点时，用到了变化自身的稳态值）。如果模拟结果的稳态值与试验值匹配，选取的时延趋势会显示出更好的联系。模拟的延迟趋势和大体的试验延迟趋势形状一致，但实质上不同于所谓的时延。这表明模型包含足够的物理系统的细节来重现总体的动力特性。然而，模型对设计研究来说还不够精确。 在解释试验和模拟不令人满意的联系的尝试中，以项敏感性分析在AMESim阀和测试长凳系统模型上进行。这由一条在一个流量设置范围内来模拟系统的自动线路所组成，每次增加或减少一个参数的10，除了单向阀的导通能力，对系统响应由很大的影响的参数和测试长凳有着专有的联系。 测试长凳原先被设计用来描写液压部件和系统特性，并只用在低带宽应用里。从敏感性分析，共振（由供给线路畅通引起的）和时延（因供给线路容量和泵控动力特性）得知，测试凳的带宽不足以测量阀系统的动力特性。这导致测试凳动力特性同时影响试验和模拟值，从而模糊了实际的阀动力特性。5 总结和建议这项研究的目的是为了提供一种用在当前半自动悬架系统原型上的特种液压阀的建模方法。模型由AMESim和MATLAB来开发。总结如下：AMESim在建立一个有效，详细的液压减振旁通阀系统模型时很有用，同时，它能有效地解决数学公式并有数字稳定性。在试图使用预编程MATLAB ODE套装，主要时ODE15s来解决描述阀系统地僵化公式时，是不成功地的。通AMESim模型中同样复杂程度的控制公式能有MATLAB中编程，但用标准MATLAB处理器处理那样一个模型的数学解法似乎不合适。正如研究中建立的系统，它包含快速处理辅助系统。这些子系统的模型对它们的物理参数值很敏感。液压系统的特性决定了它很难获得精确的用在模型里的参数值。这种精确值的无效性和参数的调整需求导致了模型发展缓慢
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