连续旋转阀板柱塞泵驱动激振系统中不对称现象的分析与建模

《Actuators》：Analysis and Modeling of Asymmetric Phenomena in an Excitation System Driven by a Continuous Rotating Valve Plate Piston Pump

　　

连续旋转阀板柱塞泵（CRVPPP）能够高效驱动液压缸或液压马达等执行器产生激振运动。该CRVPPP驱动的激振系统可避免伺服阀控激振系统相关的节流损失。然而，该激振系统在实际运行中表现出不对称激振现象。通过对CRVPPP中阀板副力学特性的理论分析和实验研究，研究人员发现不对称激振源于固定阀板的环形槽在吸油与排油状态之间的交替变化。这种交替使得旋转阀板承受倾覆力矩，进而引起阀板端面间隙的周期性变化。针对CRVPPP的不对称非线性泄漏特性，基于Amesim-Matlab/Simulink联合仿真框架建立了一个自适应神经网络模块。该模块将旋转阀板和缸体的转速映射到配流槽的等效泄漏开口。通过实验数据训练，建立了CRVPPP驱动激振系统模型。实验结果表明，所建模型在训练集上的相关系数达到0.99786，表明其拟合精度极佳。此外，测试集上的均方误差（MSE）在0.04 mm²以内，证明了模型良好的泛化能力。该模型能够高精度地再现CRVPPP驱动激振系统的动态特性，从而为此类激振系统的特性分析、结构优化和高精度控制奠定了坚实的建模基础。

**论文解读：连续旋转阀板柱塞泵驱动激振系统不对称现象的建模研究**

**1. 研究背景与意义**

液压激振系统是冲击加载和振动测试的关键设备。传统的伺服阀或旋转阀控制方案存在显著的节流损失，导致系统能耗高、效率低。泵控液压系统通过直接调节泵输出流量来驱动执行器，可避免控制阀带来的节流损失，降低系统成本和能耗。通过旋转阀板并固定在特定角度可作为泵控系统流量调节的一种技术，但其仅能调节稳态流量，无法驱动激振运动。研究人员前期提出了一种新型设计：为柱塞泵配备带有可变半径油槽的旋转阀板和带有不等半径双环形槽的固定阀板，使旋转阀板连续旋转，以高频率切换油槽的连通状态，直接输出方向和幅值连续变化的液流，驱动液压缸或液压马达往复运动，实现泵控激振系统。

然而，实验发现该连续旋转阀板柱塞泵（CRVPPP）驱动的激振系统在实际运行中存在不对称激振现象，表现为“激振中心偏移”，造成液压缸最终撞到机械限位，严重扭曲激振波形，无法进行连续可靠的测试。这种不对称激振必然伴随系统双向流量的不对称，而内部泄漏是根本原因。尽管传统柱塞泵的泄漏特性和关键运动副影响机理已被广泛研究，但这些成果不完全适用于CRVPPP独特内部结构所决定的泄漏行为。

在泄漏特性建模方面，现有研究多从物理机制出发构建泵、阀、缸等元件的泄漏模型。机理模型虽能有效解释泄漏的物理根源，但在处理复杂工况下的微小泄漏和高度非线性特征时精度受限。随着人工智能技术的发展，数据驱动方法在建模和诊断中展现了优势，例如神经模糊滤波和领域引导策略增强了模型在不稳定环境中的鲁棒性和参数辨识精度，为解决柱塞泵复杂泄漏特性建模提供了新思路。

本研究在前期的硬件基础和宏观现象观察之上，基于对不对称泄漏机理的深入分析，构建了泵的物理模型。为克服传统机理模型处理非线性特征的局限性，进一步利用神经网络技术，依赖实验数据辨识复杂非线性耦合模型的参数。最终通过对比实验验证模型有效性，旨在为CRVPPP驱动液压激振系统的特性分析和高精度控制奠定严谨的建模基础。该论文发表在《Actuators》。

**2. 主要关键技术方法（不超过250字）**

本研究采用物理机理与数据驱动相结合的混合建模方法。首先，通过理论分析阀板对油槽结构受力和力矩，推导了端面间隙与压力的线性关系，建立不对称泄漏的物理模型。其次，在Amesim环境中搭建了包含阀板对泄漏元件的泵控激振系统基线仿真模型，利用梯度下降法辨识特定转速工况下的最优压力系数（α和β）。为进一步适应双转速（缸体转速ω和配流盘转速Ω）的宽范围变化，构建了Amesim-MATLAB/Simulink联合仿真框架。在此框架下，设计了一个2-8-2结构的神经网络（含8个隐藏层神经元），以ω和Ω为输入，以压力系数α和β为输出，通过Levenberg-Marquardt（LM）算法训练，建立从双转速到泄漏开口的非线性映射。使用35组不同转速组合（Ω：300-600 r/min，ω：850-1100 r/min）的实验数据，其中32组训练、3组测试，对网络进行训练和验证。

**3. 研究结果**

**2.1 CRVPPP的工作原理**：通过分析配流模块结构，明确了旋转阀板上的肾形油槽A、B与固定阀板上的环形槽I、II的固定连接关系。当旋转阀板连续旋转时，油槽A和B周期性地交替与缸体高、低压区连通，从而在泵出口产生方向周期交替的液流。理想无泄漏条件下，输出流量呈准正弦波形，其频率与配流盘转速Ω成正比，幅值与缸体转速ω和斜盘倾角β的正切成正比。

**2.2 泵控激振系统的不对称激振现象**：通过实验发现，当配流盘转速Ω=500 r/min、缸体转速ω=1000 r/min时，液压缸位移呈现往复激振状态，但激振中心随时间持续向一侧偏移。交换两根等径等长管道与泵出口的连接后，偏移方向发生改变。结果表明，系统内部存在不对称的内外泄漏，导致驱动液压缸的双向流量不一致，形成不对称激振现象，且该不对称泄漏主要源于泵内部。

**3.1 瞬态压力和流量特性**：推导出输出流量q随阀板转角θ呈余弦变化（q = q_ecos(θ)）。考虑系统线性液压阻尼R_h和充液压力P₀，得到宏观瞬态压力P = P₀ + R_hq_ecos(θ)，定义等效压力幅值P_e=R_hq_e。进而给出油槽A压力P_a和油槽B压力P_b的表达式。

**3.2 阀板上的不平衡力和倾覆力矩**：分析了旋转阀板与固定阀板接触面上的力。当B-II槽为排油槽时，油槽B在接触面上形成两个开口，其投影面积A_single的计算公式基于肾形槽起始角φ₁、终止角φ₂及内外半径r₁、r₂。总力F_b和F_a分别由压力P_b、P_a和作用面积决定。通过计算静力矩M_x得到合力作用点坐标，发现当B-II槽为排油槽时，作用点y坐标_b > _a，且高压侧F_b > F_a，产生较大倾覆力矩；当A-I槽为排油槽时，虽然_b > _a但F_b < F_a，倾覆力矩较小。这种大小交替的倾覆力矩导致了不对称泄漏。

**3.3 不对称间隙和泄漏模型**：考虑旋转阀板受弹簧预紧力，由倾覆力矩导致的微轴位移x与力呈近似线性关系。当B-II槽为排油槽时，总力与间隙满足F_total = F₀ + kx。联立得出端面间隙x与油压P_b满足线性关系x = αP_b + β，其中α和β为压力系数，其他几何和机械参数视为常数。

**4.1 具有不对称泄漏元件的Amesim仿真模型**：在Amesim中建立泵控激振系统仿真模型，引入B-II槽间泄漏模块（间隙模型，宽度41.74 mm，长度3.58 mm，最大开口3 mm），并将其他运动副泄漏集中在右侧模块。通过梯度下降法优化压力系数，在Ω=400 r/min、ω=800 r/min条件下，最优α=3.923，β=-9.243，仿真与实验位移的MSE为0.017 mm²。敏感性分析表明，对α和β施加±15%扰动后，RMSE从0.13 mm升至0.33 mm，但绝对偏差仍在亚毫米级，且模型能捕捉不对称激振中心偏移的动态趋势，验证了简化集总参数模型的有效性和鲁棒性。

**4.2 Amesim–MATLAB联合仿真模型**：将Amesim模型封装为功能块嵌入MATLAB/Simulink，以缸体转速ω和配流盘转速Ω为输入，输出液压缸位移d和管道2压力p。神经网络子模块接收p并实时计算泄漏开口百分比U′，反馈至Amesim参与下一仿真步，通过单位延迟避免代数环。以仿真位移d_s逼近实验位移d_t的MSE作为损失函数，训练神经网络建立从压力p到泄漏开口U′的非线性映射。

**4.3 神经网络训练过程**：对35组转速组合（Ω: 300-600 r/min, ω: 850-1100 r/min）进行实验采集数据。使用高精度传感器（压力：0-10 MPa，精度±0.5%FS；位移：分辨率0.018 mm；采样率1000 Hz），在热和液压稳态下记录多个循环数据以减少随机误差。采用Min-Max归一化预处理数据。将35组数据按约90%随机分为32组训练集和3组测试集。采用2-8-2浅层网络（8个隐藏神经元）和LM算法训练，损失函数稳定收敛。训练集平均相对误差控制在5%以内，相关系数达0.99786。通过对比不同隐藏层规模（4、8、12、16），证明了2-8-2结构在非线性映射精度和泛化能力之间达到最优平衡，避免过拟合。

**4.4 模型验证与结果分析**：对测试集三个工况（Ω=300 r/min, ω=800 r/min；Ω=400 r/min, ω=1000 r/min；Ω=550 r/min, ω=1100 r/min）进行仿真验证。模型输出位移与实验位移的MSE分别为0.0229 mm²、0.0274 mm²和0.0340 mm²。结果表明，包含基于神经网络的B-II槽泄漏模块的系统模型能够高精度再现实际系统的动态响应，在不同转速条件下均能有效预测不对称激振现象。

**4. 总结与讨论**

研究指出，当前工作存在一定局限性：所有测试均在恒温条件下进行，未测试变负载工况。尽管如此，本研究为探索此类CRVPPP驱动液压激振系统的高精度控制提供了理论基础，但其在更广泛未验证条件下的频率响应和控制适用性尚待未来工作证明。

**翻译研究结论部分**：
本研究针对CRVPPP驱动液压激振系统中激振中心的单向偏移现象，从机理探究、实验验证和系统建模三个方面开展了研究。主要结论如下：（1）通过理论分析和实验验证，揭示了CRVPPP驱动液压激振系统中的不对称激振现象主要源于固定阀板吸油和排油环形槽的交替变化，使旋转阀板承受变化的倾覆力矩，引起阀板端面间隙周期性变化，进而产生不对称泄漏。（2）基于流固耦合推导了泄漏面积与系统压力的理论关系。针对系统的复杂非线性耦合特性，基于Amesim-MATLAB/Simulink联合仿真框架建立了自适应神经网络模块，将旋转阀板和缸体的转速映射到槽泄漏开口，从而形成CRVPPP驱动激振系统的仿真模型。使用多种缸体和旋转阀板转速组合的实验数据对模型进行训练和测试。结果表明，所建模型在所测试运行转速范围（缸体：600-1500 r/min；阀板：300-1200 r/min）内表现出良好的拟合精度（训练集相关系数=0.99786）和优异的泛化能力。以缸体和旋转阀板转速为输入，该模型可再现CRVPPP驱动的液压缸位移激振动态特性。需明确指出当前研究存在一定局限性：所有测试均在恒温下进行，未涉及变负载工况。尽管如此，本研究为探索此类CRVPPP驱动液压激振系统的高精度控制奠定了理论基础，其在更广泛未验证条件下的频率响应和控制适用性有待未来工作验证。