从沈阳液压泵的作业进程，能够或许得出统统液压泵的基本特点:

1、具有周期性革新的密封作业腔.容积式液压泵中的密封作业腔处于吸油时称为吸油腔，吸油腔体积埔大吸人作业液体，完成吸油进程.作业腔处于排油时称为压油腔，压油腔体积削减排挤液体，完成压油进程.

2、具有相应的配流组织.配流组织使吸油腔和压油腔严厉分隔.担保液压泵连续作业。所示的单向阀5. 6便是配流组织。吸油时，排油单向阀5 关闭，将单向阀后边的压汕管路(压油腔)与吸油腔离隔;压油时，吸油单向阀 6关闭.使吸油管路(吸油腔)与压油腔不相同.液压泵的结构事理不同，其配流组织也不相同。

3、具有自吸才能。液压泵能够或许或许凭借大气压力自行吸油而反常作业的才能称为泵的自吸才能。为了使液压泵能够或许或许在大气压力浸染下从油箱中吸油，液压体系中的油箱有必要与大气相同或采用密闭的充压油箱。

为担保液压泵在最高转速下能反常吸油.泵的吸油口存在一个最低吸人压力。泵的吸油腔的压力取决于吸油高度和吸油管路的阻力，当泵的装配高度太高或吸油限力太大时，泵的吸油压力低于最低吸人压力，液压泵将不克不及充沛吸满乃至发生气穴和气蚀。

因为过错诊断体系的复杂性，将神经网络使用于障诊断体系的谋划中，将是大规划神经网络的结构和学习成果。为了削减作业的复杂性，削减网络学习时间，本文将过错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矩子集，尔后依据规矩子集来结构网络。每个规矩子集都是一个逻辑上独立的子网络的映射，规矩子集间的联络，通过进程子网络的权系矩阵表示。各个子网络独立地使用BP学习算法别离完毕学习演习。因为分解后的子网络比原来的网络规划小得多且成果局部化了，从而使演习时间大为削减。使用集成BP网络完毕液压泵轴承过错诊断的信息处理才能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，学习后的成果由操控网络集成。

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