轴向柱塞泵告诉你伺服驱动泵的选型

发布日期：2019-03-23 作者：点击：

你知道伺服驱动轴向柱塞泵的选型吗

轴向柱塞泵的选型

（1）起重要根据注塑机的结构哀求，决定适合的轴向柱塞泵形式（卧式、立式等）；

（2）根据实际的流量范围结合轴向柱塞泵型号决定轴向柱塞泵，在决定进程傍边需要考虑一定的余量范围；

（3）根据注塑机的工作压力，确定利用的压力等级并保留一定的压力储备量。常日情况下，轴向柱塞泵的额定压力该当超出实际工作压力30%～50%；

（4）决定可靠性高、振动小的轴向柱塞泵；

（5）对成本方面结束综合考虑，担保系统的经济性；

（6）在以上决定基础上，根据“宁大勿小”的原则确定具体的轴向柱塞泵型号。

电机的决定

（1）在决定电机时，首先该当根据注塑机传动系统的结构及负载哀求对电机的具体扭矩、转速、电流等参数结束打算。尔后根据打算结果决定符合哀求的电机。

（2）根据系统的控制哀求，决定相应控制办法的电机；

（3）根据供电电源是直流还是互换和供电电压决定相应的电机；

（4）决定具体的电机型号，同时在电机安装的进程傍边，该当将电机与轴向柱塞泵之间的联轴器对准，避免对电机的利用寿命构成影响。

伺服驱动器的决定

伺服驱动器又被称为伺服电机驱动器，其紧张包括了速度控制、转矩控制及位置控制三种控制办法。其中，速度控制及转矩控制是利用仿照量来实现控制把持的，而位置控制是经过进程触发脉冲来实现控制把持的。

由于错误诊断系统的复杂性，将神经网络利用于障诊断系统的筹划中，将是大规模神经网络的结构和学习成就。为了减少工作的复杂性，减少网络学习时间，本文将错误诊断知识凑集分解为几个逻辑上独立的子凑集，每一个子凑集再分解为若干规则子集，尔后根据规则子集来结构网络。

每个规则子集都是一个逻辑上独立的子网络的映射，规则子集间的联系，经过进程子网络的权系矩阵表示。各个子网络独立地利用BP学习算法分别结束学习演习。由于分解后的子网络比原来的网络规模小得多且成就局部化了，从而使演习时间大为减少。

利用集成BP网络结束液压泵轴承错误诊断的信息处理能力源于神经元的非线性机理特性和BP算法，每一个子网络均为一个BP网络，各个子网络由BP算法各自学习，学习后的结果由控制网络集成。

轴向柱塞泵

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