Kvaliteetne diisli sissepritsepumba kolb 2425-988 kütusekolvi elemendi kolb 2425 seeria
toodete kirjeldus
Viide. Koodid | 2425-988 |
OE/OEM koodid | / |
Rakendus | BENZ |
MOQ | 5 tk |
Sertifitseerimine | ISO9001 |
Päritolukoht | Hiina |
Pakendamine | Neutraalne pakkimine |
Kvaliteedikontroll | 100% testitud enne saatmist |
Juhtimisaeg | 7-15 tööpäeva |
Makse | T / T, L / C, Paypal, Western Union või teie nõudmisel |
Diiselmootori kütusepihusti ehitus ja tööpõhimõte
Traditsioonilise kolmnurkse sooneplaadiga aksiaalne kolbpump ei suuda täielikult kõrvaldada üleminekutsooni kommutatsioonist põhjustatud rõhu pulsatsiooni ja tekitab drossellöögi mõjul ilmse voolu tagasivoolu nähtuse. Silindriploki või klapiplaadi õõnestava konstruktsiooni puudumisel soovitatakse iga kolvi süvendi vahele järjestikku ühendada rõhuregulaatori edasi-tagasi liikuv klapikonstruktsioon, et puhverdada rõhu pulsatsiooni üleminekutsoonis ja vähendada vibratsiooni üleminekutsoonis. ja kõrvaldage klapiplaadi kolmnurkse soone struktuur, et vähendada voolu tagasivoolu. Arvestades kolbventiili läbimõõtu ja muid parameetreid, leiti simulatsiooni abil, et konstruktsiooni tekitatud rõhupulsatsioon üleminekutsoonis on vaid 2,5%, mis võib tõhusalt vähendada aksiaalkolbpumba rõhu pulsatsiooni kõrge võimsuse protsessis. ja madalrõhu üleminekutsoon võrreldes kolmnurkse soonega klapiplaadiga.
Selliste probleemide lahendamiseks nagu ebapiisav valimite arv ja helisignaali nõrgad veaomadused kolbpumba tõrkediagnostikas, MTL-il (McL-pafd) põhinev kolbpumba tõrkediagnoos, mis põhineb helisignaalidel koos metaülekande õppimisega (MTL) tehti ettepanek. Selle meetodi puhul võetakse prooviks kolvipumba helisignaal ja signaali töötleb Gammatone filtripank ühe anduri tingimustes, mis võib tõhusalt parandada helisignaali iseloomustusvõimet tugevate mürahäirete korral. . Seejärel saab koos metaülekande õppimisega teostada kolbpumba veadiagnoosi väikese proovi tingimustes. Samal ajal, vastavalt kolbpumba tõrkediagnostika tegelikele vajadustele, täiustatakse rikkediagnostika rakenduses metaülekande õppimise katsemeetodit ja tundmatut veaklassi saab kohandada. Katsetulemused näitavad, et McL-pafd diagnoosimise täpsus võib ulatuda 91,41%-ni ainult teadaolevate veaklasside puhul, kuid pärast kiiret adaptiivset õppimist võib McL-pafd diagnoosimise täpsus ulatuda 89,64%-ni tundmatute veaklasside tuvastamisel.