Yüksek Kaliteli Dizel enjeksiyon pompası Piston 2425-988 Yakıt Piston Elemanı Piston 2425 Serisi

Geleneksel üçgen oluk plakalı eksenel pistonlu pompa, geçiş bölgesindeki komütasyondan kaynaklanan basınç titreşimini tamamen ortadan kaldıramaz ve kısma etkisi nedeniyle belirgin geri akış fenomeni üretecektir. Silindir bloğu veya valf plakasının yıkıcı tasarımının yokluğunda, geçiş bölgesindeki basınç titreşimini tamponlamak ve geçiş bölgesindeki titreşimi azaltmak için her bir piston boşluğu arasına seri olarak bir basınç kontrollü pistonlu valf yapısının bağlanması önerilmektedir. ve akışın geri akışını azaltmak için valf plakasının üçgen oluk yapısını ortadan kaldırın. Pistonlu valfin çapı ve diğer parametreleri göz önüne alındığında, simülasyon yoluyla, geçiş bölgesindeki yapı tarafından üretilen basınç titreşiminin yalnızca %2,5 olduğu bulunmuştur; bu, yüksek proseste eksenel pistonlu pompanın basınç titreşimini etkili bir şekilde azaltabilir. ve üçgen oluklu valf plakasıyla karşılaştırıldığında düşük basınç geçiş bölgesi.

Pistonlu pompa arıza teşhisinde yetersiz örnek sayısı ve ses sinyalinin zayıf arıza özellikleri gibi sorunları hedefleyen, Meta-Transfer Öğrenme (MTL) ile birleştirilmiş ses sinyallerine dayalı MTL (McL-pafd) Tabanlı Pistonlu Pompa Arıza Teşhisi önerildi. Bu yöntemde, dalgıç pompanın ses sinyali örnek olarak alınır ve sinyal, güçlü gürültü girişimi altında ses sinyalinin karakterizasyon yeteneğini etkili bir şekilde geliştirebilen tek bir sensör koşulu altında Gammatone filtre bankası tarafından işlenir. . Daha sonra, meta transfer öğrenimi ile birleştirildiğinde, küçük numune durumunda dalgıç pompanın arıza teşhisi gerçekleştirilebilir. Aynı zamanda, dalgıç pompanın arıza teşhisinin gerçek ihtiyaçlarına göre, arıza teşhis uygulamasında meta-transfer öğreniminin test yöntemi iyileştirilir ve bilinmeyen arıza sınıfı uyarlanabilir şekilde ele alınabilir. Deneysel sonuçlar, McL-pafd tanısının doğruluğunun yalnızca bilinen hata sınıfları için %91,41'e ulaşabileceğini, ancak hızlı uyarlamalı öğrenmenin ardından bilinmeyen hata sınıflarını belirlerken McL-pafd tanısının doğruluğunun %89,64'e ulaşabileceğini göstermektedir.