Bomba d'injecció dièsel d'alta qualitat Pistó 2425-988 Element d'èmbol de combustible Sèrie 2425

La bomba de pistons axials amb placa de ranura triangular tradicional no pot eliminar completament la pulsació de pressió causada per la commutació a la zona de transició i produirà un fenomen de flux de retorn evident a causa de la influència de l'acceleració. En absència de disseny subversiu del bloc de cilindres o de la placa de la vàlvula, es proposa connectar una estructura de vàlvula alternatiu de control de pressió en sèrie entre cada cavitat de l'èmbol, per tal d'amortir la pulsació de pressió a la zona de transició, reduir la vibració a la zona de transició. , i elimineu l'estructura de ranura triangular de la placa de la vàlvula, per tal de reduir el flux de retorn. Tenint en compte el diàmetre i altres paràmetres de la vàlvula alternativa, es constata mitjançant la simulació que la pulsació de pressió generada per l'estructura a la zona de transició és només del 2,5%, cosa que pot reduir eficaçment la pulsació de pressió de la bomba de pistons axials en el procés d'alta. i zona de transició de baixa pressió en comparació amb la placa de la vàlvula de ranura triangular.

Apuntant als problemes com ara el nombre de mostres insuficient i les característiques febles d'error del senyal d'àudio en el diagnòstic d'errors de la bomba de pistó, un diagnòstic d'errors de la bomba d'èmbol basat en MTL (McL-pafd) basat en senyals d'àudio combinats amb Meta-transfer Learning (MTL) es va proposar. En aquest mètode, el senyal d'àudio de la bomba d'èmbol es pren com a mostra i el banc de filtres Gammatone processa el senyal sota la condició d'un sol sensor, que pot millorar eficaçment la capacitat de caracterització del senyal d'àudio sota una forta interferència de soroll. . Aleshores, combinat amb l'aprenentatge de meta transferència, es pot realitzar el diagnòstic d'errors de la bomba d'èmbol en condicions de mostra petita. Al mateix temps, d'acord amb les necessitats reals de diagnòstic d'errors de la bomba d'èmbol, es millora el mètode de prova d'aprenentatge de la meta-transferència en l'aplicació de diagnòstic d'errors i la classe d'error desconeguda es pot tractar de manera adaptativa. Els resultats experimentals mostren que la precisió del diagnòstic McL-pafd només pot arribar al 91,41% per a classes d'error conegudes, però després d'un aprenentatge adaptatiu ràpid, la precisió del diagnòstic McL-pafd pot arribar al 89,64% quan s'identifiquen classes d'error desconegudes.