Yüksək Keyfiyyətli Dizel enjeksiyon pompası Plunger 2425-988 Yanacaq Pistonu Element Pistonu 2425 Seriyası

Ənənəvi üçbucaqlı yiv plitəsi olan eksenel pistonlu nasos keçid zonasında kommutasiya nəticəsində yaranan təzyiq pulsasiyasını tamamilə aradan qaldıra bilməz və tənzimləmənin təsiri ilə açıq axın geri axını fenomeni yaradacaqdır.Silindr blokunun və ya klapan plitəsinin təxribatçı dizaynı olmadıqda, keçid zonasında təzyiq pulsasiyasını tampon etmək, keçid zonasında vibrasiyanı azaltmaq üçün hər bir piston boşluğu arasında bir təzyiq tənzimləyicisi pistonlu klapan quruluşunun ardıcıl olaraq bağlanması təklif olunur. , və klapan plitəsinin üçbucaqlı yiv quruluşunu aradan qaldırın ki, axın geri axını azalsın.Pistonlu klapanın diametrini və digər parametrlərini nəzərə alaraq, simulyasiya yolu ilə müəyyən edilir ki, keçid zonasında strukturun yaratdığı təzyiq pulsasiyası yalnız 2,5% təşkil edir ki, bu da yüksək təzyiq prosesində oxlu pistonlu nasosun təzyiq pulsasiyasını effektiv şəkildə azalda bilər. və üçbucaqlı yivli klapan lövhəsi ilə müqayisədə aşağı təzyiq keçid zonası.

Pistonlu nasosun nasazlığının diaqnostikasında qeyri-kafi nümunə sayı və səs siqnalının zəif nasazlıq xarakteristikaları kimi problemlərin həllinə yönəlmiş, Meta-transfer Öyrənmə (MTL) ilə birləşdirilmiş audio siqnallara əsaslanan MTL (McL-pafd) əsasında Plunger Pompanın Arızası Diaqnozu. təklif edildi.Bu üsulda, piston pompasının audio siqnalı nümunə kimi götürülür və siqnal tək bir sensor şərti ilə Gammatone filtr bankı tərəfindən işlənir, bu da güclü səs-küy müdaxiləsi altında səs siqnalının xarakterizə qabiliyyətini effektiv şəkildə yaxşılaşdıra bilər. .Daha sonra, meta transfer öyrənmə ilə birlikdə, kiçik nümunə vəziyyətində piston pompasının nasazlığı diaqnozu həyata keçirilə bilər.Eyni zamanda, dalgıç nasosun nasazlığının diaqnostikasının aktual ehtiyaclarına uyğun olaraq, nasazlığın diaqnostikası tətbiqində meta-köçürmə öyrənilməsinin sınaq metodu təkmilləşdirilir və naməlum nasazlıq sinfi adaptiv şəkildə həll edilə bilər.Eksperimental nəticələr göstərir ki, McL-pafd diaqnostikasının dəqiqliyi yalnız məlum nasazlıq sinifləri üçün 91,41%-ə çata bilər, lakin sürətli adaptiv öyrənmədən sonra naməlum nasazlıq siniflərini müəyyən edərkən McL-pafd diaqnozunun dəqiqliyi 89,64%-ə çata bilər.