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本文对小型制冷压缩机阀片防失效技术的相关文献进行了综述分析,对阀片防失效和可靠性技术研发有一定的参考意义。
赵洋1 张子祺1 汪超2 石里明2 杨荞慧1
1.中家院(北京)检测认证有限公司
2.中国家用电器研究院
摘要
Abstract
小型制冷压缩机阀片的防失效技术的研究主要集中在运动规律、结构设计、故障诊断以及材料选择和处理等几个方面,针对这几个方面进行调研和综述发现各个研究方向均具备了一定的共性结论,且存在着一定不足。本领域研究学者可以参考本次综述内容为依据,进一步对阀片的防失效和可靠性技术进行创新研究。
关键词
Keywords
压缩机;阀片;故障诊断;正向设计;材料
DOI:10.19784/j.cnki.issn1672-0172.2022.04.008
0 引言
压缩机作为热泵空调、制冷器具的核心零部件,其可靠性对整机产品的运行安全和性能有着举足轻重的意义。据统计,2021年我国制冷压缩机销售规模约为5.0亿台,近3~4年来增长率稳定在6%以上,其中应用于家用空调热泵及制冷器具产品较多的类型为活塞式和滚动转子式,二者销售规模均已突破2.3亿台,占压缩机总体销售量的98%以上[1],巨大的产业规模将对压缩机可靠性提出更高的要求。通常压缩机故障多由气阀引起,其故障率占压缩机总故障数的60%以上[2],国内学者进一步针对气阀失效原因及种类进行统计发现机械故障发生率远高于工艺漏洞,其中排气阀故障率比吸气阀高10.3%~13.0%,同时由于阀片损坏和变形引起的气阀故障率高达52.6%以上,远远高于弹簧失效、密封垫断裂、顶丝松动、压筒以及卸荷器失效等故障[3-4],由此可见,阀片的可靠性将直接影响压缩机乃至整机的安全和性能。另一方面,目前在压缩机上应用的气阀种类包括环状阀、网状阀、条状阀、舌簧阀、蝶阀和直流阀等,其中在中小型压缩机中最常见且研究较多的为环状阀和舌簧阀[5],而由于两者设计原理和结构差异,导致环状阀更多的应用于中型、排量较大和半封闭式压缩机中,而在小型化、高速化和全封闭式压缩机中,应用较为广泛的是舌簧阀,另外,通常使用环状阀的压缩机余隙容积会略大于使用舌簧阀的压缩机,这也将会进一步导致前者的排气量略低于后者。目前针对阀片防失效方面的主要研究思路包括正向结构设计、故障诊断以及材料选择等几个方面,本研究将对现阶段主流的阀片防失效技术进行综述,旨在为行业的技术发展以及新产品的研发应用提供指引。
1 压缩机阀片正向结构设计技术研究进展
1.1 运动规律研究
了解阀片的运动规律是结构改进的前提,在这一领域国内外的研究成果颇丰,大多数的研究思路均是基于计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,简称CFD)方法研究通过阀片的流体流场以及阀片本体的运动特征,方法多为理论计算和数值模拟的方式,所常用的软件为MATLAB、VC++、FLUENT、ANSYS、ADINA、COMSOL-Multiphsis等[6]。韩宝坤等采用CFD方法下的FLUENT模拟往复压缩机吸气阀流场分布,得出0.178 mm的舌簧阀在防振颤损坏和提升整机性能方面具有一定优势[7]。梁晓瑜等基于RNG k-ε模型构建线性压缩机阀片的紊动射流模型并采用FLUENT进行模拟,发现射流冲击阀片后可在活塞腔中心区形成两个对称的旋涡,同时两个涡流的大小具有一定的差异,如图1所示,因此可以得出阀片在工作过程中沿阀片宽度方向开启高度不同,即阀片除竖直运动外还有小幅度的左右振颤,这对于阀片在沿宽度方向上的剪切应力设计有着一定的指导意义[8]。江志农等通过进行三维流场仿真的方式得出往复压缩机调节装置背压以及复位弹簧刚度对吸气阀片回撤速度和冲击的影响[9]。王枫等以上述类似方法对舌簧排气阀部分进行研究,给出了通过优化流通截面比和阀片行程提高压缩机可靠性的思路[10]。邓文娟等以Workbench软件对排气阀片的运动过程进行模拟,建立了阀片厚度、流通面积以及疲劳寿命三者的关系[11]。除此之外,近年来国内外关于阀片运动规律方面还有大量研究,其中具有代表意义的文献如表1所示。
从表1内容可以看出当前国内外对于压缩机阀片运动规律的研究主要集中在冲击力分布、冲击速度、振颤幅度、弹簧应力影响、吸排气压力影响以及配套部件尺寸影响等方面。归结来看,阀片本身的动态模型较为复杂且受限因素较多,但目前的研究维度通常较为单一,如何从多维度综合考虑阀片运动规律和寿命情况将是未来研究的关键性问题。
1.2 压缩机阀片结构设计
通常对于压缩机阀片结构的设计均是以运动规律和力学模型为前提,同时辅之以实验研究的方法,在这方面压缩机生产企业的研究成果居多,三洋压缩机有限公司采用了公理设计(Axiomatic Design,简称AD)的方法将阀片和阀孔作为一个整体系统进行研究,并采用CAD建模验证实现阀片性能和可靠性的提升[32]。珠海格力电器股份有限公司基于动力学仿真对阀片变形段长度、厚度和腰宽进行设计并分析了三者的运动速度和冲击应力之间的关系(见图2,其中,t为阀片厚度,l为阀片长度),可以看出,在其他参数不变的情况下阀片越薄、越长,在相同速度下所受到的冲击应力越大,因此在不考虑阀片制造成本的前提下,阀片设计思路宜向短而厚的方向靠拢,以便增加阀片的可靠性[33]。西安庆安制冷设备股份有限公司在兼顾压缩机性能的同时对阀片厚度和升程进行重新设计,通过实验验证了高转速转子压缩机阀片采用较小的升程以及较大的厚度有利于减小振动和噪声,提高压缩机可靠性[34]。
在科研学者方面,吉江等使用数值模拟的方法针对直线压缩机阀片刚度进行对比发现刚度越大越容易发生振颤,而刚度越小则容易发生延迟关闭的现象[35]。吴斌等通过数值计算的方式研究了相同的阀片在不同排量压缩机的兼容性情况,发现阀片的运动速度受到差异的影响较小[36]。此外,文献[37-38]还给出了关于网状阀阀片的一些设计思路和计算方式。在国外研究方面,Feng Wang同样采用了公理设计的方法提出采用增大孔口和倒角、降低升程进而改变阀片形状的方式达到在保证流动系数的同时降低阀片磨损的目的,如图3所示,从图3中可以推断采用头部异型的阀片有利于增大阀片与孔口的接触面积,有效降低阀片的升程,通过实验表明采用异型阀片后冲击速度降低了39%,冲击应力也大幅降低,这对于传统形状舌簧阀片的重新设计有着一定指导意义[39]。Yun Ki Kwon等通过有限元分析的多次迭代,得到理论上具有固有频率和最佳应力分布的设计形状,保证了阀片灵活性和可靠性[40]。Junghyoun Kim等使用ADINA软件进行固流耦合分析证明阀片本身的固有频率对动态特性有较大影响,并通过改善吸气舌簧阀的长度、宽度、阀头半径以及厚度使冲击力降低了15%以上[41]。
Andreas Egger等提出了基于仿真响应建模和多响应优化对吸气阀片设计和系统匹配的方法,如图4所示,该方法较为全面的考虑了在阀片正向设计过程中的结构因素、运行因素以及扰动因素等对于可靠性和整体系统的综合影响,同时还通过该方法对比了在1500 r/min~5000 r/min转速下各优化设计的优缺点[42]。Jairo Aparecido Martins等使用X射线衍射和有限元分析方式研究了不同加工工艺对舌簧阀机械强度的影响[43]。另外,文献[44-46]也分别针对阀片厚度、几何变化、限位器、阀座等设计分析了阀片的可靠性和疲劳特性。
从上述研究成果可以看出,对于阀片可靠性和寿命影响较多的因素包括:阀片外形尺寸(按研究数量依次排序为:厚度、头部曲率和形状、长度、宽度)、刚度、气阀其他组件(主要为阀座、弹簧和限位器)、压缩机工况(主要为压机吸排气压力、转速)等,更多的研究是建立在保持或提升性能的基础上提升阀片的强度,因此可以推断今后的研究及发展方向应是更多考核阀片设计对于压缩机乃至制冷系统整体的可靠性以及性能的综合影响。
2 压缩机阀片故障诊断技术研究进展
压缩机阀片故障诊断技术的发展对判断及改善压缩机寿命同样作出有力支撑,通常阀片的故障诊断步骤可以分为信号(特征)提取与分析,和故障分类与诊断两个步骤,其原理在于通过提取压缩机阀片振动规律、缸内压力或噪声信号并使用FFT(Fast Fourier Transform,傅里叶变换)、VMD(Variational Modal Decomposition,变分模态分解)、HHT(Hilbert-Huang Transform,希尔伯特-黄变换)、LCD(Local Characteristic-scale Decomposition,局部特征尺度分解)、LMD(Local Mean Decomposition,局部均值分解)、EMD(Empirical Mode Decomposition,经验模态分解)以及小波变换等技术对信号进行处理,进而使用SVM(Support Vector Machines,支持向量机)和神经网络等方式对故障进行分类和判定,另外,随着人工智能技术的发展,深度自学习技术也被不断应用到阀片故障诊断当中。
当前,国内外研究学者在这一领域已有大量的研究成果,张玉龙等采用了SAX(Symbolic Aggregate approXimation,符号聚合近似算法)故障特征提取的方法结合SVM进行了训练分类,结果表明这种方式较之基于信息熵的特征提取方式有更高的诊断准确率[47]。丁承君等建立了基于PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)的RBF(Radial Basis Function)神经网络阀片诊断机制,同时以其对比了使用小波包分级和BP(Back Propagation)神经网络诊断,发现该方法具有较高的准确性和稳定性[48]。毛伟通过AR功率谱估计、EMD、小波包等降噪手段获取气阀撞击升程限制器和阀座冲击的异常信号特征[49]。舒悦等研究了使用LMD提取环状气阀振动信号及故障特征的方法,并给出了阀片断裂、弹簧失效等故障的信号特征,如图5所示,从中可以看出使用LMD分解提取的PF分量在不同类型的故障下产生了明显的差异,其特征参数作为判断气阀故障类型具有比较高的准确度和实践意义[50]。王金东等使用了VMD进行振动信号的分解、改进度熵对原序列进行粗粒化分析,同时利用极限学习机对故障类型进行识别,提升了诊断的准确性[51]。魏中青等通过使用MLE(Maximum Likelihood Estimation,极大似然估计)阈值规则结合小波特征提取技术实现了阀片弱冲击信号的获取以及故障的早期预警[52]。马海辉等进一步将1D-CNN(一维卷积神经网络)应用于阀片诊断,其流程如图6所示,该方法通过将样本从时域转化至频率并进一步分类至“训练集”和“测试集”,达到了深度自学习和训练调整模型的目的,该方法也是人工智能技术在阀片诊断领域的一次探索,经过实验验证,该方法达到了100%的诊断准确率[53]。除此之外,国内一些硕博论文[54-57]也分别从信号获取、分解和处理以及故障分类等方面进行了详尽的研究和技术创新。在国外文献方面,对于故障信号的研究也屡见不鲜,Qiang Qin等通过波形匹配将振动信号与差分进化算法优化的参数化波形进行匹配来提取特征,展示了该技术在处理小样本问题方面的优势[58]。同样的,关于小样本处理方面,Houxi Cui等也验证了使用信息熵以及SVM方法具有良好的准确度[59]。Y.F. WANG等利用了AE(Acoustic Emission,声发射)技术获取压缩机阀片运行过程中的压力信号,借此判别阀门早期的阀盘破裂、变形和泄漏等故障[60]。在故障分类和预训练领域,Van Tung Tran等提出使用一种混合深层信息网络,包含了用于预训练的受限波尔兹曼机深度信息网络和用于故障分类的模糊ARTMAP(Adaptive Resonance Theory Map,自适应共振理论映射)神经网络[61]。另外,从预测角度,文献[62]通过推导计算阀片平移和旋转二维运动方程的方式预测了阀片的寿命和性能;从监测角度,文献[63-64]通过监测气缸压力、吸排气温度等参数来确定阀片和阀门的磨损以及弹簧退化程度。
综合来看,国内外对于阀片故障诊断的研究呈多样化发展,其研究的核心点通常在于信号及特征的获取、处理和分析方式,以及故障的判定和分类技术,且随着人工智能技术的发展,自学习式的故障预测准确率均高达95%以上,早期的故障预测也将变得愈发成熟。
3 压缩机阀片材料研究进展
压缩机阀片材料一直以来都被国内压缩机生产企业认为是“卡脖子”问题之一,该材料生产技术一直被Sandvik和Voestalpine两家厂商垄断,二者近年来分别生产的Freeflex和Flap-X阀片钢材料强度可以达到2000 MPa以上,与此同时还可以维持6%以上的延展率,是高温工况压缩机阀片的优选材料。对于我国而言,受限于材料应用市场较小以及开发成本较高等方面的原因,在这一领域的研究相对比较滞后,然而随着近年来各科研领域愈发重视对“卡脖子”技术的攻关,行业龙头企业及科研学者也更加重视压缩机阀片材料研究工作。
在金属材料研究方面,黄石东贝电器股份有限公司对比了不锈钢731、不锈钢716、“15N20”“Sandvik 20C”作为阀片材料使用时的差异情况,通过实验证明了不锈钢731和不锈钢716在改变阀片形状的前提下可以作为“Sandvik 20C”的代替材料,并保证压缩机COP和可靠性不下降[65]。梅先松等研究了“Sandvik 20C”与“Sandvik 7C27Mo2”两种阀片钢,指出在较高或较低的温度时宜选用“Sandvik 7C27Mo2”材料来保证机械强度[66]。付玉彬等研究了高碳钢阀片的金相组织和显微硬度,研究表明阀片中含有的非金属成分分布不均匀是材料性能下降和阀片失效的原因之一,另外阀板显微硬度也不宜明显高于阀片[67]。Yuan Ma等使用“Sandvik 7C27Mo2”代替原有材料进行R744往复压缩机排气阀片可靠性实验研究(见图7),使得阀片的寿命大幅延长[68]。Guo Cai Chai等对比了Sandvik HiflexTM、AISI 420以及AISI 1095作为阀片材料时的性能表现,指出Sandvik HiflexTM材料在抗拉强度、延展性方面具有明显优势[69]。
Abdullah Can Altunlu等研究不同钢材中C、Si、Mn、P、S、Cr、Mo的比例以及成分差别对阀片强度的影响,同时将不同材料(碳钢、不锈钢、高阶不锈钢)阀片的运动规律进行对比,证明了在冲击速度14 m/s以下时,不锈钢具有比较明显的可靠性优势[70]。类似地,Michele Libralato等研究了不同材料吸气阀片在不同冲击速度下的寿命情况,同时证明了硝化会大幅降低在高速冲击下的阀片寿命[71]。
在非金属方面,当前研究较多的为PEEK(聚醚醚酮)材料或基于PEEK进行改进的材料,其中上海海立电器有限公司提出了一种变刚度阀片,由7C不锈钢和PEEK阀片组合构成,如图8所示,得益于PEEK材料的低硬度和高阻尼,使阀片在保持既有性能的同时其冲击力和噪声得以降低,同时使用双层阀片的设计方式也给同行业设计人员提供了一定思路[72]。黄石东贝电器股份有限公司对PEEK排气阀片压缩机进行了500 h寿命、2000 h高温以及20万次开停实验,证明了PEEK材料排气阀片破裂的时间相比金属阀片提升了60%以上[73]。杭州钱江压缩机有限公司研究了碳纤维复合阀片材料的强度、噪声等关键问题,通过实验验证了该材料应用时可以保证与Sandvik金属阀片达到相同的强度和COP,同时噪声值降低4 dB[74]。D.ARTNER等研究了包括PEEK材料在内的三种阀片材料在-100℃~300℃下的剪切模量变化以及微观断裂形式,证明了PEEK材料的强度在150℃以下时具有一定的优势[75-76]。另外,还有较多类似文献[77-79]均论述了PEEK材料在作为阀片材料使用时的可靠性以及性能优势。除了关于材料本身的研究,还有部分文献在材料的处理工艺方面给出了一定思路,文献[80-81]分析了阀片钢在淬火、回火和球化退火后的力学特性以及微观组织,研究指出在不同的工艺温度下材质本身属性差距较大,并在此基础上通过实验给出了较为合理的工艺温度。加西贝拉压缩机有限公司研究了滚抛工序对冰箱压缩机阀片的影响,得出结论为阀片滚抛处理后的疲劳寿命约为滚抛前的5倍,而其微观组织不会发生明显变化(见图9),分析其原因在于抛光工艺有利于将阀片各直角和微型凸起转化为圆弧状,增加本体的平整程度,进而有利于解决阀片在工作过程中的受力不均等问题,避免阀片从应力集中点发生损坏[82]。文献[83-84]进一步分析了金属阀片镀层(Ni-P/Ni-SiC)对阀片本身寿命的影响,给出了镀层与阀片耐腐蚀性、综合硬度以及脉冲电流等方面的变化规律。
总体来看,当前国内外对于压缩机阀片材料的研究已比较充分,其发展方向越来越趋向于使用非金属材料代替现有金属材料,诸多文献也已表明非金属材料在满足硬度和性能要求的前提下,对于压缩机噪声水平有较大的提升。而在传统金属阀片材料领域,我国仍需要从材料组分、加工处理工艺等方面进一步发力。
4 结论
本次通过针对小型制冷压缩机阀片的防失效技术调研及综述,可以得到以下结论:
(1)在阀片运动规律方面,研究主要集中在冲击力分布、冲击速度、振颤幅度、弹簧应力影响、吸排气压力影响以及配套部件尺寸影响等,但目前研究维度较为单一,欠缺综合考虑。
(2)在阀片结构设计方面,考虑的要点多为阀片外形尺寸(按研究数量依次排序为:厚度、头部曲率和形状、长度、宽度)、刚度、气阀其他组件(主要为阀座、弹簧和限位器)、压缩机工况(主要为压机吸排气压力、转速)等。
(3)在故障诊断技术方面,其研究的核心点通常在于信号及特征的获取、处理和分析,且故障早期诊断和人工智能技术的加持将成为趋势。
(4)在阀片材质研究方面,考虑噪声影响越来越多的研究指向非金属材料,而对于传统金属材料,其处理工艺也是解决阀片寿命的重要手段之一。
参考文献
[1] 中国制冷空调工业协会, 产业在线. 2021年中国制冷空调产业发展白皮书[R]. 2022-03.
[2] 沈庆根. 设备故障诊断[M]. 北京: 化学工业出版社, 2007: 189.
[3] 董春玲. 往复压缩机气阀故障机理研究[J]. 设备管理与维修, 2022(04): 96-98.
[4] 刘江. 往复压缩机气阀失效规律及机理研究[J]. 压缩机技术, 2020(05): 42-45+28.
[5] 李庆. 往复式压缩机气阀阀片的故障分析与诊断[D]. 北京: 北京化工大学, 2008.
[6] 慕光宇. 压缩机舌簧阀动力学模型及其内流场特性研究[D]. 大连: 大连交通大学, 2019.
[7] 韩宝坤, 张冬鸣, 张国伟, 田志远, 孙晓东. 基于流固耦合法的往复压缩机吸气阀流场特性研究[J]. 流体机械, 2021, 49(05): 47-53.
[8] 梁晓瑜, 毛君, 王鑫. 高压工质冲击下压缩机吸气阀紊动射流形态模拟[J]. 机械设计, 2022, 39(02): 18-23.
[9] 江志农, 王隽妍, 张进杰, 李磊, 孙旭, 王瑶. 往复压缩机流量调节装置不同运动规律下三维流场仿真研究[J]. 流体机械, 2022, 50(01): 29-36.
[10] 王枫, 尚浩田, 米小珍, 谭良. 基于CFD的舌簧排气阀流动特性研究[J]. 制冷学报, 2016, 37(02): 38-45.
[11] 邓文娟, 张英莉, 丁佳男, 巴德纯. 基于CFD的滚动转子压缩机排气阀片性能分析[J].东北大学学报(自然科学版), 2020, 41(12): 1754-1759.
[12] 郑星炜, 黄刚, 郑立宇. 往复式压缩机吸排气阀组流固耦合仿真研究[J]. 家电科技, 2022(02): 82-86.
[13] 王俞. 小型全封闭压缩机阀片动态特性与应力疲劳研究[D]. 杭州: 浙江工业大学, 2020.
[14] 郑传祥, 李蓉, 王亮, 魏宗新, 刘远峰. 小型制冷压缩机吸气阀的流固耦合分析和优化研究[J]. 工程设计学报, 2014, 21(01): 68-74.
[15] 慕光宇, 王枫, 米小珍. 压缩机舌簧排气阀运动模型对比及动态特性影响因素分析[J].西安交通大学学报, 2017, 51(09): 69-76.
[16] 慕光宇, 米小珍, 王枫. 黏滞作用下压缩机舌簧阀建模与运动过程[J]. 大连海事大学学报, 2018, 44(04): 115-120+126.
[17] 谭琴, 张金圈, 廖雪丽, 冯全科. 滚动转子压缩机工况对排气阀运动规律影响研究[J]. 流体机械, 2014, 42(09): 14-18.
[18] 李诚展, 李建国, 孙建, 蔡京辉. 制冷用无油线性压缩机中排气阀动态特性实验研究[J].低温工程, 2018(05): 13-17+32.
[19] 王小燕. 涡旋压缩机簧片阀的有限元分析和实验研究[D]. 苏州: 苏州大学, 2016.
[20] 郑诏星, 王磊, 江志农, 王瑶, 张进杰. 往复压缩机网状阀阀片运动规律及应力分析[J].流体机械, 2018, 46(03): 7-12.
[21] 门连国, 杨洋. 基于数学模型对压缩机网状阀经济性及可靠性的研究[J]. 压缩机技术, 2016(02): 16-20.
[22] 张师帅, 杨山坡, 匡海云, 王钰. 基于流固声耦合的冰箱压缩机吸气阀组综合性能研究[J]. 制冷与空调, 2015, 15(12): 82-87+61.
[23] Yu Wang, Chuang Xue, Jianmei Feng, Xueyuan Peng. Experimental investigation on valve impact velocity and inclining motion of a reciprocating compressor[J]. Applied thermal engineering: Design, processes, equipment, economics, 2013, 61(02): 149-156.
[24] YUAN MA, ZHILONG HE, XUEYUAN PENG, et al. Experimental investigation of the discharge valve dynamics in a reciprocating compressor for trans-critical CO2 refrigeration cycle[J]. Applied thermal engineering: Design, processes, equipment, economics, 2012(32): 13-21.
[25] Yongseok Lee, Seungkil Son. Study on the Fatigue Strength of a Suction Flapper Valve used in a High Efficient Reciprocating Compressor[A]//International compressor engineering conference at purdue[C], 2008 ICECP, 2008.
[26] E H MACHU. Valve dynamics of reciprocating compressor valves with more than one degree of freedom[A]//Compressors and their Systems[C], 2001.
[27] JIAQI JIN, GUOLIANG SUI, HONGTAO ZHANG. The research and analysis on valve reliability of reciprocating Compressor[A]//Advanced Designs and Researches for Manufacturing. Part 1: Trans Tech Publications[C], 2012: 753-757.
[28] Xiaoling Yu, Qin Tan, Yumei Ren. Numerical study of the reed valve impact in the rotary compressor by FSI model[A]//International Conference on Applied Energy[C], 2017.
[29] YU CHEN, NILS P. HALM, ECKHARD A. GROLL, et al. Mathematical modeling of scroll compressors-Part I: compression process modeling[J]. International Journal of Refrigeration, 2002, 25(06): 731-750.
[30] YU CHEN, NILS, P. HALM, et al. Mathematical modeling of scroll compressors-Part II: overall scroll compressor modeling[J]. International Journal of Refrigeration, 2002, 25(06): 751-764.
[31] Hyeongsik Kim, Jaewoo Ahn, Donghyun Kim. Fluid structure interaction and impact analyses of reciprocating compressor discharge valves[A]//International Compressor Engineering Conference[C]. West Lafayette, IN, USA: Purdue University, 2008: 1112.
[32] 王枫, 彭学院. 压缩机舌簧阀组的公理化设计[J]. 流体机械, 2011, 39(06): 38-42+12.
[33] 胡远培, 徐嘉, 杨欧翔, 张晓颖, 高津. 结构参数对压缩机阀片冲击特性的影响研究[J].冷藏技术, 2021, 44(03): 55-59.
[34] 伦成钢, 薛余刚. 直流调速滚动转子式压缩机气阀结构优化设计[J]. 制冷与空调, 2019, 19(02): 89-91.
[35] 吉江, 丁磊, 刘少帅, 等. 直流线性压缩机吸气簧片阀运动特性数值分析[J]. 流体机械, 2021, 49(07): 38-44.
[36] 吴斌, 张勤建, 姚辉军, 等. 不同规格往复压缩机对相同阀组的兼容性研究[J]. 流体机械, 2018, 46(07): 49-53.
[37] 树林, 伍永强, 广柯平, 欧胜芳. 带自弹缓冲片网状阀设计[J]. 压缩机技术, 2015(01): 27-30.
[38] 孙品同, 杨虎, 于克营. 网状阀环形弹性臂刚度计算[J]. 压缩机技术, 2013(06): 36-38+43.
[39] Wang Feng, Mu Guangyu, Guo Qiang.Design optimization of compressor reed valve based on axiomatic design[J]. International Journal of Refrigeration, 2016, 72: 132-139.
[40] YUN KI KWON, GEON HO LEE, TAE JIN LEE. The Design of Compressor Valve to Consider the Flexibility and Reliability[A]//International Compressor Engineering Conference at Purdue[C], 2004.
[41] JUNGHYOUN KIM, SEMYUNG WANG, SUNGWOO PARK, et al. Valve Dynamic Analysis of a Hermetic Reciprocating Compressor[A]//18th International Compressor Engineering Conference at Purdue. Purdue University[C], 2006: 535-544.
[42] Andreas Egger, Raimund Almbauer, Lukas Dür, et al. Multi-Response optimization applied to a mechanically assisted reed valve of a hermetic reciprocating compressor[J]. International Journal of Refrigeration, 2020, 119: 119-130.
[43] Jairo Aparecido Martins, Lisandro Pavio Cardoso, Jose Alfredo Fraymann. Analyses of residual stresses on stamped valves by X-ray diffraction and finite elements method[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2006, 179(1-3): 30-35.
[44] Glaeser W A. Failure mechanisms of reed valves in refrigeration compressors[J]. Wear, 1999, 225–229(04): 918-924.
[45] Lajús, F. C. Numerical analysis of seat impact of reed type valves[M], 2013.
[46] Yu X, Tan Q, Ren Y, et al. Numerical Study of the Reed Valve Impact in the Rotary Compressor by FSI Model[J]. Energy Procedia, 2017, 105: 4890-4897.
[47] 张玉龙, 段梦兰, 段礼祥, 张丛健. 基于SAX的往复压缩机气阀故障诊断[J]. 石油机械, 2018, 46(03): 78-83.
[48] 丁承君, 张家梁, 冯玉伯, 王鑫. 基于PSO优化RBF神经网络的往复式压缩机故障诊断[J]. 制造业自动化, 2020, 42(06): 47-52.
[49] 毛伟. 往复式压缩机气阀磨损故障特征提取的研究[J]. 流体机械, 2016, 44(06): 41-46+88.
[50] 舒悦, 谢传东, 何明, 刘晓明, 刘志龙, 曹斌. 往复压缩机环状气阀振动信号的LMD故障特征提取方法研究[J]. 流体机械, 2019, 47(11): 13-18.
[51] 王金东, 李颖, 赵海洋, 刘著, 高一淇. 基于VMD和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法[J]. 压缩机技术, 2018(03): 1-8.
[52] 魏中青, 马波, 窦远, 江志农, 马日红. 基于MLE阈值规则的小波特征提取技术在气阀故障诊断中的应用[J]. 振动与冲击, 2011, 30(01): 237-241.
[53] 马海辉, 余小玲, 吕倩, 叶君超. 一维卷积神经网络在往复式压缩机气阀故障诊断中的应用[J]. 西安交通大学学报, 2022, 56(04): 101-108.
[54] 谢昭灵. 基于HHT和BP神经网络的压缩机气阀故障诊断研究[D]. 成都: 电子科技大学, 2018.
[55] 胡容搏. 基于LCD和MSE的往复压缩机故障诊断方法研究[D]. 大庆: 东北石油大学, 2015.
[56] 张华. 基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究[D]. 上海: 东华大学, 2015.
[57] 杨晓. 基于形态学分形的往复式压缩机气阀故障诊断方法[D]. 北京: 北京化工大学, 2016.
[58] Qiang Qin, Zhi-Nong Jiang, Kun Feng, Wei He.A novel scheme for fault detection of reciprocating compressor valves based on basis pursuit, wave matching and support vector machine[J]. Measurement, 2012, 45(05): 897-908.
[59] HOUXI CUI, LAIBIN ZHANG, RONGYU KANG, et al. Research on fault diagnosis for reciprocating compressor valve using information entropy and SVM method[J]. Journal of loss prevention in the process industries, 2009, 22(06): 864-867.
[60] Y. F. WANG, X. Y. PENG.FAULT DIAGNOSIS OF RECIPROCATING COMPRESSOR VALVE USING ACOUSTIC EMISSION[C]//ASME international mechanical engineering congress and exposition, 2013(06): 101-106.
[61] VAN TUNG TRAN, FAISAL ALTHOBIANI, TIEDO TINGA, et al. Single and combined fault diagnosis of reciprocating compressor valves using a hybrid deep belief network[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C, Journal of mechanical engineering science, 2018, 232(20): 3767-3780.
[62] Erich H. Machu. The two-dimensional motion of the valve plate of a reciprocating compressor valve[A]//Purdue Compressor Technology Conference[C], 1994.
[63] FARZANEH-GORD MAHMOOD, KHOSHNAZAR HOSSEIN. Valve fault detection for single-stage reciprocating compressors[J]. Journal of natural gas science and engineering. 2016, 35: 1239-1248.
[64] Dusan Jankov, Werner Soedel. PRESSURE SIGNATURES OF DAMAGED VALVES[C]. Purdue Compressor Technology Conference. 1988.
[65] 方泽云, 戴竞雄, 陆龙富, 等. 不锈钢材质阀片的研究[A]//2008年中国家用电器技术大会论文集[C]. 2008: 210-216.
[66] 梅先松, 缪德良, 赵越. 压缩机用阀片钢使用中应注意的问题[J]. 流体机械, 2001, 29(04): 44-45.
[67] 付玉彬, 单向东, 宰学荣. 冰箱压缩机阀片断裂失效分析[J]. 材料开发与应用, 2008, 23(05): 71-76.
[68] Yuan Ma, Yanan Gan, Xueyuan Peng, Ziwen Xing. Experimental Investigation of the Dynamics of Self-acting Valve in a Reciprocating Compressor for Transcritical CO2 Refrigeration[A]//International compressor engineering conference at purdue[C], 2008 ICECP, 2008.
[69] GUOCAI CHAI, GUSTAF ZETTERHOLM, BERTIL WALDEN. FLAPPER VALVE STEELS WITH HIGH PERFORMANCE[A]//2004 International Compressor Engineering Conference at Purdue (2004 ICECP)[C], 2004(02): 319-326.
[70] A.CAN ALTUNLU, ISMAIL LAZOGLU, EMRE OGUZ, et al. Impact Fatigue Characteristics of Valve Leaves for Small Hermetic Reciprocating Compressors[A]//Proceedings of the 2010 international compressor engineering conference at Purdue[C], 2010: 1-7.
[71] MICHELE LIBRALATO, ANDREA CONTARINI. IMPACT FATIGUE ON SUCTION VALVE REED: NEW EXPERIMENTAL APPROACH[C]//2004 International Compressor Engineering Conference at Purdue (2004 ICECP), 2004(01): 276-282.
[72] 黄波, 孟祥麒. 基于空调全年能源消耗效率工况的滚动转子式压缩机变刚度排气阀设计及实验研究[J]. 制冷技术, 2020, 40(05): 47-52.
[73] 李华军, 罗祥胜, 戴竟雄, 孟碧光. PEEK材料应用于制冷压缩机上的研究[J]. 家电科技, 2020(zk): 61-63.
[74] 章国江, 郑传祥, 刘远峰, 朱谷昌, 吴嘉懿. 碳纤维复合材料小型压缩机阀片性能试验研究[J]. 高科技纤维与应用, 2016, 41(06): 53-56.
[75] D. ARTNER. Thermoplastics in reciprocating compressor valves. part Ⅰ-influence on efficiency and reliability[A]//International Conference on Compressors and their Systems[C], 1999: 375-385.
[76] B. J. SPIEGL, B. A. MLEKUSCH, D. ARTNER. Thermoplastics in reciprocating compressor valves. part Ⅱ-stress calculations in short-fibre reinforced thermoplastic (SFRTP) compressor valve plates[A]//International Conference on Compressors and their Systems[C], 1999: 387-398.
[77] 贺运初, 潘树林, 邹鹤. 阀片材料为聚醚醚酮的压缩机气阀设计与应用[J]. 压缩机技术, 2011(03): 21-24.
[78] 郭强, 田爱国, 陈志刚. 高性能工程塑料聚醚醚酮特性和应用的研究[J]. 工程塑料应用, 2001(12): 19-21.
[79] 王永恒. 聚醚醚酮(PEEK)及在往复压缩机中的应用[J]. 甘肃科技, 2009, 25(15): 59-60+10.
[80] 任峰岩, 许磊, 王有超, 赵林伟, 米国发. 高性能空调阀片钢的热处理工艺及性能研究[J]. 热加工工艺, 2019, 48(18): 126-129+132.
[81] 刘景岩. 阀片热处理工艺研究[J]. 中国新技术新产品, 2016(17): 90-91.
[82] 肖鹏, 张勤建, 杨骅, 朱雅君. 滚抛工序对冰箱压缩机阀片性能的影响研究[J]. 日用电器, 2019(12): 43-46+61.
[83] 吴蒙华, 魏小鹏, 王智明, 戴连森, 隋敬春. 活塞式气体压缩机阀片的化学镀Ni-P合金工艺研究[J]. 机械工程材料, 2003(04): 35-37.
[84] 王金东, 李颖, 夏法锋. 脉冲电流密度对Ni-SiC镀层微观结构和显微硬度的影响[J]. 功能材料, 2014, 45(18): 18096-18098.
(责任编辑:张蕊)
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