工程化解读最前沿的液压技术
2021/3-4 月刊
与液压系统
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液界资讯
第十届杭州流体传动及控制国际会议(ICFP2021)圆满闭幕
V30G系列重载轴向柱塞变量泵
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前沿技术
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便携、静音、可自愈的电液泵
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通过工业 IoT 掌握液压系统的效率
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液压数字技术的现状与未来
物理生命体
——漫话数字时代的智能装备
机器即服务（MaaS）新模式——预测性维护时代的到来！
波士顿动力机器人里的液压技术
压力传感器选择指南
设计上的特性
增加了液压伺服阀的使用寿命
多巨头入局
工程机械电动化市场需求有多大？
《流体力学与液压传动实验教程》成书过程记述
漫话马达双向制动回路
流动分离现象
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▶ #PUMPtalks第四季
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石景林
湖北省教育厅“楚天名师”
同济大学机械工程学院硕士生导师
中国工程机械学会路面及压实机械分会理事
坤为液压技术（上海）有限公司技术总监
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▶ #PUMPtalks第三季
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#PUMPtalks | 《力士乐A11VO泵专题》，特别针对后服务市场从业人员，系统解读教授A11VO泵后服务市场人员所需的专业知识体系。
从对泵的基本特性及结构特点的全局了解后，讲解此款泵的维修技术以及应用技术。对于这款泵应用最广的压力、流量及功率的控制方式，设置专题小节进行深度剖析。安装和调试对于从事后服务的人员是比不可少的专业技能，本专题课程在最后，结合导师多年的实战经验以及编撰的维修手册专著，系统全面的进行专题内容教授。
【课程亮点】
【课程内容】
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【课程亮点】
从负载敏感泵的结构开始，逐一介绍负载敏感泵的工作原理，以及当原动机转速发生变化、负载压力发生变化、负载流量需求发生变化等不同工况下，负载敏感泵的应对策略。同时讲到该如何调节负载敏感阀的弹簧设定值、什么是高压待命、什么是低压待命等细节问题，最终以一个实物拆装教程结尾。所有内容以图片、动图、手绘等形式展现，拒绝晦涩，还原液压生动原本！
【精彩试看】
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液压数字技术
的现状与未来
非常高兴能来参加我们第二届液压气动数智化企业论坛。首先感谢组委会对我的邀请，尤其是感谢许仰曾先生。当我接到这个任务以后，我感到非常惶恐，并一直在思考如何做今天这样一个汇报，经过我们团队的一番思考，才有了今天这样一个和大家交流的机会。
今天我所做汇报的题目是“液压数字技术的现状与未来”。主要分为下面这4部分内容：第一部分就是液压之“数”， 所谓液压之“数”实际上是我们数智技术的基础，我们叫“基“；第二部分就是液压之“智”，也就是说液压的智能化是它的“本”；第三部分我们把“数”与“智”的结合看作是未来“数智化”技术的“路”；第四部分我会对所有内容做一个小结。
2.1、我对数字液压的认识
在第一部分液压之“数”这里，我想讲这么5点，第一点就是对数字液压的认识。实际上我们很多专家对数字液压都有个自己的定义。到底如何来理解和认识数字液压，这里面各有各的看法。我们也看到过有的定义说是离散的输入或者是离散的输出，它就是数字液压或者数字液压元件。我们许仰曾先生给的定义是，凡是有芯片的元件或系统，那就是数字液压。而我的认识是这样的，我们大家一起来讨论一下。我觉得有数字元素或者有数字技术与液压技术有机结合的技术，都可以称为数字液压。而在数字液压里面我觉得应该有硬的数字和软的数字，硬的数字实际上我们讲的是数字化实体，软的技术就是数字化方法。那么在硬数字这里面，我们又可以把它分解为直接数字液压技术和间接数字液压技术。直接数字液压技术实际上就包括着高速开关技术，它就是用数字信号，直接控制开关元件的；还有数字电机技术，它是用数字信号直接控制数字电机。这个我跟许先生也讨论过，我们步进电机是数字技术，伺服电机仍然是数字技术。关于间接数字液压技术，数字比例技术包括有数字信号参与控制的比例元件以及数字伺服技术，就是用数字信号参
源于孔祥东教授于2020年11月
第二界液压气动“数智化”企业论坛的主旨报告
与控制的伺服元件。这个里面，我们不能把传统的比例阀和伺服阀称为数字元件，但是如果我们在比例阀和伺服阀里面添加了芯片或者说有个单独对这类元件进行控制的技术，我们认为这也是数字元件。
关于“软”数字我们是这么想的，一个是数字化的设计方法，再一个就是数字化的控制方法。关于数字化的设计方法，实际上大家都清楚，有基础仿真，有系统的虚拟样机以及数字孪生。基础仿真是在流场、热场、电子场、动力学等等很多的方面都有应用；关于虚拟样机就是能够反映实际产品特性的一个数字化模型，而数字化的模型就是我们要大力发展的数字孪生技术的数学基础。我们讲的数字孪生就是利用物理模型来反映它的历史运行数据，以及它的现场运行数据，反映实体装备全生命周期的一个过程。那么关于数字化的控制方法我们就比较清楚了，主要还是离散数字控制方法和比例伺服控制方法，以上就是我对数字液压的认识。
面的工作，包括像浙江工业大学阮健教授的2D数字阀，另外北京的亿美博、海立威的数字液压缸以及华德的数字液压缸，这里就不一一列举了。
2.2、高速开关与数字电机技术
那么高速开关与数字电机技术这里面又包括什么呢？高速开关阀，并联高速开关的阀岛，以及高速开关阀的控制系统。当然，关于高速开关，我们有很多研究者已经在这方面做了大量的工作，但是高速开关阀实际上有它的弱点，比如它的噪声，它的寿命等等一些问题都是现在我们正在研究的，如何尽可能解决这些问题。
这是我们团队所做的一个某ABS高速开关阀的分析和优化。这里面主要是研究它的电磁场、阀口流场以及它的工作稳定性。
编辑整理：颜海波
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前言
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液压之“数”
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孔祥东
那么关于数字电机技术，我们也知道主要是步进电机和伺服电机控制。那么关于步进电机控制，我们国内已经有好多企业在做这方
而关于伺服电机控制，做这个的企业也比较多了，步进电机和伺服电机也各具特色，当然它们也有不同的特点。在这个方面，我们与北京华德合作进行了数字液压元件关键共性技术研发及产业化，我们这里面主要是对单电机的数字阀和双电机的数字阀进行了建模，故障诊断分析以及它们的实验测试。
2.3、数字比例与伺服技术
第三个就是数字比例与伺服控技术，我这里面特别强调数字比例伺服。如果说我们对传统的比例和伺服可能会有异议，但是我们在伺服与比例控制当中加上了数字技术或者说数字元素，我们就可以认为这样的控制技术是数字控制。这里面实际上我们已经知道数字比例阀，目前我们已经有几个厂家在做，包括许先生特别支持的宁波乐途。另外，我们团队已经开展在用SK的总线来考虑与传统的伺服阀进行结合方面的研究工作。
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关于数字化设计的数字孪生，最近我也听了李培根院士的一个报告，他针对数字孪生做了很精辟的讲解，他重新定义了数字孪生，他把具有数字孪生体的这样一个物理实体，定义为物理生命体。那么物理生命体在去运用和服役过程中的数字化模型，就把它定义为数字孪生体。用我们通常所能理解的就是我们装备的全生命周期。在这里要特别强调，我们所说的是装备的全生命周期的一个模型。实际上这里面就包括了物理生命体和数字孪生体。数字孪生它主要的工作就是在
设计开发、产品开发、虚拟调试和运行优化的过程当中，能够完全数字化的体现一个真实物理实体运行的过去，现在和将来，尤其是能够对系统形成监控、分析、调整和优化，构成这样一个闭环。当然这个工作量是非常大的，我们也试图在做这个项目，最近我们跟三一也在合作，准备做旋挖钻的全生命周期，也就是数字孪生这样一个工作。
在第二部分液压之“智“这里，我也讲这么4个问题。
2.4、液压数字化设计方法
第四个就是液压数字化的设计方法，我们知道常用的方法就是基础仿真。我们所有做研究的，仿真应该说是必须的。如果没有基础的仿真工作，完全是靠经验、靠拍脑袋去做实验，实际上会花费很大的人力、物力、精力甚至财力，走的过程会很长。如果我们做好了基础仿真，在实验的指导下，那会使得我们的研究进程大大的缩短。如果我们能再做进一步的虚拟仿真，再进一步的做数字孪生，就可以把基础仿真、虚拟样机以及数字孪生有机的结合。这里面我后面还有一个片子，就是专门讲数字孪生技术，就如何把设计开发、产品开发以及它的虚拟调试和运行优化充分的结合起来。这是我们所做的一些国家重点研发计划，主要是为中传某研究所，中航某研究所以及国内某公司所做的基础仿真案例。
2.5、液压数字化控制方法
第五就是液压数字化控制方法，这里面有离散控制方法，我们大家都知道有脉冲调宽、脉宽调制、脉冲宽度调制和脉冲编码调制，脉冲密度调制以及二进制编码这样一些控制方式。在这个方面，我们团队有个国家自然基金的项目，就是并联离散液阻基础理论及其智能控制研究，当然主要是研究数字阀组的构型设计以及流量控制，以及它的切换冲击控制。关于常用的数字伺服控制方法，我们知道，因为你现在要想用到数字PID也好，还是模拟量PID也好，实际上都是有计算机或者处理器在参与，这里面各有各的特点，如何使系统的性能达到更优，这就需要我们通过各种方法来实现。
我们和深圳航天科技创新研究院进行了一个足式机器人腿部数字液压伺服高精控制这样一个研究。这个项目我们也获得了河北省16年的科技进步一等奖，这是我前面讲的关于数字液压的一些认识和我们的一些工作基础。
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液压之“智”
3.1、认识智能液压
第一个就是如何认识智能液压，我们知道作为一个大系统，我们现在特别强调叫智能制造，但是作为液压来讲，我们是在智能制造里面的一个细分领域，或者说我们是重要的基础件。那么对于基础件如何实现智能化，对于我们由基础件构成的系统如何实现智能化，这也是我们行业所面临的困惑和痛点。我的理解就是有“硬"智能和"软"智能，“硬"智能实际上强调的是智能液压元件以及智能液压系统，但如何把一个元件定义为是一个智能压元件，也确实是一个难点，也就是说，我们很多企业如何去思考我们的元件如何智能？当然我们的系统一般都是和主机构成一个完整的闭环系统，才能成为智能系统。在这样一个主机里面，液压是作为主系统来完成工作的，怎么定义它是智能系统还需要包括软智能，也就是智能控制方法。我们对液压智能的发展实际上有初级阶段、提升阶段和高级阶段，初级阶段你就得考虑深度传感、原位测量以及智能感知。在提升阶段，就是如何把大数据、云计算、5G以及人机交互和我们的系统充分的结合起来。再有就是如何进一步的提升走向高级阶段，就实现人工智能、深度学习、自主决策以及在线自诊断和评估。作为企业家或作为专门搞液压的同仁，想去把人工智能、深度学习以及一些自主决策的理论成为我们的知识实际上是很难的。我想作为企业家和我们这样一个行业的人，你只是需要知道这些个深度
学习的方法，或者说一些人工智能的方法，从它的输入到输出，能解决什么问题。只要能把这个问题搞清楚，其他的我们可以找专门搞算法的人来帮我们解决，我觉得这就可以了。
3.2、智能液压元件
关于智能液压元件，实际上我也跟许老师讨论过，这里把伊顿的阀放在这里，实际上它已经具备了一个智能液压元件的雏形，他们自己也定义它为智能液压元件，也就是说要具有驱动数字化、实时物联化、分析数据化和决策智能化这样的特征它这个阀，已经初步具备了这个特征，所以我们说是一个智能元件的雏形，有这样一些基本功能。
3.3、智能液压系统
那关于智能液压系统，我们是比较难定义的。我们强调对于一个系统来讲或者一个元件来讲，重要的是你能不能够使你的元件或系统，在运行过程中，它的性能能够自主决策和调控，以及它在运行过程当中的全生命周期的治水端，以及对未来生命的预测，如果你能做到这一点，我们就认为元件和系统就具备这种智能。当然，你很难把软件和系统的智能做得很完美。对于这样一个由我们液压系统构成的这样一个战略装备，这个研究是由浙江大学提出的一个雏形，就是你应该具有人机交互、智能感知、自主决策和自主执行这样的功能，这样的系统我们就称为
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它是智能的液压系统。当然我们如何去把智能液压系统做的更完美，实际上这里面还有很多工作在做，还有很多工作要去做。
3.4、智能控制方法
关于智能控制方法，我们也针对机器人关节液压驱动单元，做了一个高性能控制方法的研究，定义一个叫DDPG这样一个算法。实际上这个算法我们在机器人足式腿部的研究当中，我们把它进行仿真建模，然后也进行了一个实际的测试，这个方法实际上是有效的，和传统的PID相比，它的精度提高了很多，这是我们初步的尝试。以上讲的的是关于智能化的内容。
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“数”与“智”
第三部分就是“数”与”智“的结合。如果想做智能化，数字化的工作必须先完成，也就是从数字化到网络化、智能化这个过程。我们很多企业连数字化的工作还没有完成，只有先解决数字化问题，数字化它的高级阶段才是走向智能化。
关于智能化，我们讲如何把我们的数字化再进一步提供大数据、云计算、AI的接口，把这些技术能够嫁接起来，来实现数与智的结合，使液压的数字化向智能化方向发展。我们说数与智的结合，为我们液压技术提供了广阔的空间。当然这里面关于智能化的空间我们大家都知道，因为现代技术的发展，如果我们在前10年我们不敢提智能问题，因为我们那个时候的计算机的速度也不够，我们也没有统计，而且我们价格也很贵，现在这些价格都在下降，而且它的性能在提升，所以我们才能敢去提。为什么呢？就什么叫数字化或者什么叫智能化？智能化就是
我们希望我们的系统具有人的基本功能属性，就能够实现人的基本想法。我们知道，一个人的功能实际上就是一个非常完美的智能系统，从感知到分析到判断到决策到执行到反馈这一系列的内涵，你如何用装备来执行。我们讲人工智能就是由装备实现人的一些想法，这些技术已经成熟了，我们人的记忆是有限的，我们的存储是有限的，但是我们的机器是可以无限的，也就是说可以把我们人类的思维由机器来实现，这是我们未来的追求的目标。
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总结
我前面讲了三部分就是由数字化、智能化以及数与智结合。实际上这三部分就是液压数字化、是高速开关与数字电机、是数字比率与伺服数字化设计及控制，我这认为这三部分就是数字化内涵。而智能液压元件，智能液压系统以及智能控制方法就构成了液压智能化的内涵。那么它们的结合是未来的必经之路，也就是说数智融合，未来无限！所以我特别感谢我们这样一个论坛，在许先生的带领下，我们一批有识之士能为中国的数智技术、数字液压以及为我们的液压工业带来这样一个蓬勃的力量，推动我们中国液压工业的发展。许先生也曾经讲过，不断通过创新来解决我们面临的技术人员素质、上下游关系与经营理念等液压技术数字化与智能化的新问题。所以非常感谢许先生82岁的高龄仍然能够走在一线，和我们这些企业家们和高校师生们一起来促进中国液压的发展。
今天这个报告实际上是经过我们团队几次讨论，形成了这样一个结果，有很多不足之处，我现在的团队一共13个成员，我们都在燕山大学机械工程学院的工作。这个报告，所以我要特别感谢我这个团队，也感谢参与PPT制作的研究生，其中包括张琪玮、朱琪欣、何小龙、黄志鹏、宋阳和在读博士生李化顺、康言、张军晓、王云鹏、李景彬、郑博寒、付承伟、王春雨在读的硕士研究生，我向他们努力表示感谢，谢谢大家。也谢谢各位专家学者批评指正，谢谢大家！
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物理生命体
——漫话数字时代的智能装备
李培根院士最新重磅力作
工业4.0的核心理念乃CPS( cyber- physics systen，信息物理系统)，它为我们展现了数字与物理世界深度融合的新工业时代。
这个时代正在到来，甚至已经来临。迥异的事物之间可以在很大程度上融合在一起。生命和机器(装置)可以共融，人机协同乃至人机共融是未来工程中重要的发展趋势；某些物理装置可以更好地融合在人体中(如可穿戴设备、因为健康原因植入人体内部的物理器件)；即便是未能真正物理地融入人体的某些装置实际上已经成为人的存在的一部分，如有人就认为手机实际上已经成为“我之为我”的一部分；人们正在期待脑机接口可以大大增强人的功能。各异的事物或性质之间的界限变得越来越模糊。长久以来，机器是人类的工具，在人和机器构成的系统中，人是主，机器是从。今天我们已经能够看到某些带有虚拟现实(VR)、増强现实(AR)或混合现实(MR)的智能系统指挥人进行操作。在这样的人机系统中，很难说人是“主，机器(或智能系统)是“从”，“主”和“从”的界限变得模糊了，充其量是主从身份的融 合。由于AR、MR技术的应用，很多场景中“虚”和“实”的界限也变得模糊了，在辅以AR、MR系统的装配或维修环境中即是如此。
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前言
数字智能时代的物理产品——物理生命体，其生命力的表现首先在于其感知环境的能力。一个扫地机器人就能够感知房间的障碍物。应该说，对环境的感知能力还只是物理生命体的必要条件，而非充分条件。现在很多扫地机器人虽冠以“智能”，但还不是真正意义上的“物理生命体”。物理生命体的生命力呈现也在于对自身状态的自感知能力，一个智能机床能够感知自身的某些状态，如振动、热变形等。智能装备应该通过自身的某些状态数据(如振动、位移、温度等)而感知自身的工作状态是否正常，是否需要运行维护。
数字智能时代的智能装备(物理生命体)应该具有自适应能力，它能够动态地适应环境的变
化。有的智能机床能够自动补偿因部件运动产生的热量和室内环境温度变化而产生的定位误差。如Mazak的“智能热屏障”技术，对主轴热位移进行精确的预报，实现高精度主
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生命力呈现
轴的膨胀和收缩补偿。一些风力发电设备的俯仰系统能够迅速调整叶片角度，容许不同的转速。风速较低的时候可以得到更高的能量，根据现有风况不断调整至最佳角度，必要时也可快速停止转动。
生命力也表现在与“伙伴”互联协同的能力。农田中工作的不同类型的农业机械(如拖拉机
联合收割机)之间能够有信息交流；工地上不同类型的工程机械(如装载机、挖掘机)之间存在信息互联，以使装备工作在整体或系统优化的环境。
自学习能力也是物理生命体的典型能力。一个智能注塑机在其加工实践中能够不断总结经验，通过对不同类型零件的工艺参数及其相应效果的加工大数据进行分析，使其自身变得越来越聪明。
到底物理生命体因何而生命？传感器、自动执行器虽然是必不可少的，但真正使一个物理实体具有“生命力"的，乃“数字孪生体"所致。某种意义上数字孪生体即物理生命体的魂之所在。数字孪生体又具有哪些主要功能——因之使物理实体而“生命”？
数字孪生模型当然包括物理生命体的三维结构模型，但它显然不是物理生命体的要点。下面是赋予物理实体“生命”的几个要素。
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因何而“生命”
李培根院士“浅说数字孪生”
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首发中国科协智能制造学会联合体官网
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多领域物理建模。孪生模型应该反映物理产品内在的运行规律。对自身全生命周期内的状态和“生命”运动规律的的认识，也就是物理生命体“自我意识"的表现。复杂机电系统往往是多领域物理(机—电—液—热—磁—控等)综合集成系统，传统的产品开发方式是各领域设计者分别设计其相对独立的部分，然后综合。设计过程中虽有总体考虑，且相互讨论协商，但终究难以掌握系统各部分耦合的复杂情况。因此，需要基于多领域知识、面向多学科协同优化的新一代数字化设计方法与技术以及面向复杂机电系统产品的多领域建模与仿真软件和工具。产品的数字孪生模型中可能含有反映产品不同物理特性的模型，如计算流体动力学模型、结构动力学模型、热力学模型、应力分析模型、疲劳损伤模型以及材料状态演化模型(如材料的刚度、强度、疲劳强度演化)等。如何将这些基于不同物理属性的模型关联在一起，是建立数字孪生，继而充分发挥数字孪生模拟、诊断、预测和控制作用的关键。如构建激光加工装备的数字孪生模型，就应该深入到光与物质相互作用的机理。如果孪生模型具有包含功率/光谱/力/热分布等耦合物理量的全过程仿真能力，这样的激光加工装备自然具备很强的“自我意识”，也就能保证更好的加工性能。
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仿真。数字化模型的仿真技术是创建和运行数字孪生体、保证数字孪生体与对应物理实体实现
有效闭环的核心技术。仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟 物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数。
优化。数字孪生模型的优化能力是物理产品的智能之重要表现。如一条流程工业中的生产线在其生产过程中实现自感知、自決策、自执行，包括生产过程中参数的最优控制等。其优化手段不仅包括经典和现代的优化控制技术，甚至还可以融入大数据和人工智能技术。
设计过程中往往更需要优化技术，应用于产品开发设计过程中的数字李生模型自然应该具有优化能力。拓扑优化设计( topology optimization design)的基本思想是利用有限元技术数值计算和优化算法，在给定的设计空间内，寻求满足各种约東条件(如应力、位移、频率和重量等)，使目标函数(刚度、重量等)达到最优的孔洞连通形式或材料布局，即最优结构拓扑；多学科优化设计( multidisciplinary design optimization，MDO)旨在解決大规模复杂工程系统设计过程中多个学科耦合和权衡问题的一种新的设计方法。它充分探索和利用工程系统中相互作用的协同机制，考虑各个学科之间的相互作用，从整个系统的角度优化设计复杂的工程系统
习方式建立在基于案例的推理(case- based reasoning)能力,如前面提到的智能注塑机的自学习能力。数字智能时代最好的学习方式还体现在从数据中发现潜藏的规律。
复杂的机电系统中很多相互关联的因素往往连领域专家们也难以意识到,基于大数据的深度学习方法能够发现那些潜藏的关联。总之,具有学习能力的孪生模型能够使物理装备变得越来越聪明,也是物理生命体最重要的“自我意识”。
基于模型的系统工程(MBSE)。孪生模型的构建当然需要从系统出发，其构建过程应该是基于模型的系统工程。模型特指描述待研究对象的一种形象化的表达方法：把对象特性抽取出来，使用标准化的表达方式进行描述，从而能够进行进一步研究。传统的系统工程是“基于文本的系统工程”(Text- based Systems Engineering ，TSE)，而MBSE是建模方法的形式化应用，以使建模方法支持设计开发乃至全生命周期阶段，或日在产品的孕育及服役的全生命周期。在具体实现上， INCOSE( International Council on Systems Engineering，国际系统工程协会)联合对象管理组织(OMG)在统一建模语言( Unified Modeling Language UML)的基础上，开发出了适宜于描述工程系统的系统建模语言( System Model Language， SYSML)，软件提供商也开发了相应的支持 SYSMLE的工具，并且把 SYSML的建模工具和已有的专业分析软件如FEA、CAD等进行了集成，提出了MBSE的整体解决方案MBSE下系统模型成为各专业学科模型的集线器。各专业学科的模型已经被大量应用于工程设计的各个方面，但模型缺乏统一的编码，也无法共享。建模工作仍处于“烟囟式”的信息传追模式，形成了一个个的“模型孤岛”，没有与系统工程工作流良好结合。在MBSE下，系统模型成了各学科模型的“集线器”，各方人员围绕系统模型开展需求分析、系统设计、仿真等工作，便于工程团队的协同工作。这就使整个设计团队可以更好地利用各专业学科在模型、软件工具上的先进成果。可以想见，在MBSE方法和工具下开发的物理装备更具“生命力”。
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“生命”的过程
一个装备在其运行过程中的动态无疑决定了它的性能与质量。通常工程师们只能凭对动态的有限认知在设计开发阶段有所考虑，但更多地是用静态的知性实体思维去考察装备的存在。哲学家们早已认识到普通人思维的弊端。黑格尔把世界理解为一种未完成的流动性存在，没有任何不变的本质，一切都处于永恒的变化过程中；海德格尔认为，传统哲学思维方式就是将一切“存在”都对象化为固定的、死的东西，所以他看待存在的本真面目，则从静
基于数据和案例的学习能力。物理生命体的智能应该具有学习能力。有的学
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态视角转向动态。装备的设计与使用非常需要这种思维。过去，装备的设计者和使用者即使有这种意识，但苦于手段的限制也难有作为。在数字-智能时代，数字孪生使人们有可能从动态的视角透视装备的全生命周期。
物理生命体的数字孪生，其“孪生"意义主要在于“生命”的李生，也即“生命”过程的孪生，而几何及运动学意义上的数字孪生是次要的。正如从医学角度看，人体的数字孪生主要不是一个人的外貌和身体动作的孪生，而是反映人的健康体征的各种指标(如血压、血糖、血脂、呼吸、心跳)变化过程的孪生。对于一个物理装备而言，数字孪生模型对装备“生命”过程的呈现一般发生在装备的孕育(产品设计开发)或服役阶段。
好的装备设计应该是基于对其工艺过程深刻认识的基础上。因此，为了设计高性能的装备，往往需要对装备运行的物理过程进行仿真。如激光加工设备的设计，就可以考虑建立激光与材料相互作用过程的数字孪生模型，通过仿真对激光材料加工过程有更深刻的认识，如此“孕育”出的装备一定有更好的性能。装备的此种数字孪生本质上是装备运行物理过程的数字孪生。
装备服役过程中通过实时采集运行过程中的数据(孪生数据，包括环境数据)而建立的数字孪生模型是裝备这一“物理生命体”自我意识、自适应环境变化的关键。对运行过程中孪生数据的处理和分析使装备系统能感知自身工作状态和健康状态，进而进行相应的控制或运行维护。
“生命”的过程总是在特定的环境中存在的。如风电装备的运行过程与风场环境紧密相关，因此风电设备的孪生数据理应包括风场的数据;车闫装备的节能和加工精度显然与温度环境有关，因此车间装备的孪生数据理应包括车间温度环境乃至天气的相关数据。
“生命”的过程往往与伙伴联系在一起，如一个拖拉机的运行可能同时与其他的拖拉机以及收割机、旋耕机等联系在一起，那么拖拉机的孪生数据就应该包括反映与伙伴设备工作联系的某数据。
“生命”的过程与装备服务的对象联系在一起，如一个手术机器人，其李生数据理应包括病人在手术过程中的相关数据。
“生命”的过程与装备的操作者或使用者的行为联系在一起。如在一台挖掘机的运行中，其孪生数据包括挖掘机操作者的操作数据，通过孪生模型进行仿真，可告知操作者如何改进操作有可能提高工作效率或节能；手术机器人的孪生数据收集应该包括医生的操作数据，同样通过孪生模型的仿真使医生优化其操作机器的过程。有些情况下(如运行操作、维护维修)记录使用者的操作数据，对其操作进行轨迹跟踪，藉此建立的数字孪生模型还有特别的用途。
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通过对同类型的物理装备但不同操作者的孪生数据进行大数据分析，能够发现，怎样的操作才是最优的？从而进一步规范操作。好的数字李生模型不仅能够沉淀人的经验，而且有可能衍生、演化出最优的路径“生命”的过程数据不仅包括装备运行过程的数据，还包括在“孕育”过程(设计、制造以及装配过程)中的数据，它为物理装备“生命”的过程留下了痕迹。“孕育”过程中的历史数据使人们有可能追溯产品的质量问题。
通过对装备全生命周期过程历史数据的分析，有可能发现某些人们原来并未意识到的关联，从而可指导装备的改进设计甚至创新。
既然数字孪生的意义在于“生命”过程的孪生，“数字李生体”就被时间规定，这是以前的数字样机或虚拟样机等数字模型完全不具备的特性。物理生命体所有的活动和“存在”都具有时间性，犹如海德格尔言“此在”的时间性。海德格尔还认为存在的本性是“去存在"(to be)。数字孪生作为一种数字存在，它是物理生命体的魂，它自然会关注装备下一刻的状态，未来的状态演化。
这也是物理生命体的“思”之所在总之，数字李生的意义本来就不是基于处理静态问题。装备的运行过程都是动态的，只有在对动态过程更深刻认识的基础上并施与相应控制或维护，其“生命”的意义才更美好。这才是物理装备真正需要的。
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“生命”的语言
语言才是人的“主人”。不是人有语言，人构成或操作语言，而是言谈、语言本身此刻现身为人。“语言就是存在之家，就是为存在所居有并且由存在来贯通和安排的存在之家”。语言不为人所拥有，语言为存在所拥有，语言聚集着存在，显现着存在。把语言视为人的主人，大概因为语言伴随着“思”，而“思"则体现着存在。再看看物理生命体的存在一一孪生数字是否可以视为一种语言？它是否真正是物理生命体的主人？的确，真正的数字孪生模型是物理装备自我意识的体现。海德格尔的哲学中有“此在”的概念，意指人。“这种存在者，就是我们自己向来所是的存在者，就是除了其他可能的存在方式以外还能够对存在发问的存在者。”传统的物理装备没有能力对自身的存在“发问”，它对自身过去、现在及未来的存在都缺乏理解。而数字-智能时代的含有数字李生体的物理装备则大不一样。在某种意义上，数字孪生体不仅能够对自身的存在“发问”，而且能够比它的创造者更能对物理生命体(物理装备)的存在“发问”！也就是说，物理装备的数字孪生体比装备的设计者和使用者更深刻地认识装备。我们有理由认为，数字孪生模型便是“发问”的语言。
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今天的数字孪生模型大多停留在对物理生命体自身状态的认识和简单的控制，人们完全可以期待未来的融入某种智能工具之数字孪生模型可能具有创造能力。
美国MT的科学家 Allan Zhao等为机器人的设计提出了机器人语法RoboGrammar，被称为25年来的最高成就！
RoboGrammar的操作分为三个顺序：定义问题;制定可能的机器人解决方案；选择最佳模型，如下图所示。通过这些步聚， RoboGrammar可以设计数十万个潜在的机器人结构。可以看到，它不是常规的辅助设计，而是辅助甚至提供创意。只要人提出需求，它便会提供最完美合适的机器人形状。
RoboGrammar中包含的“图形语法( GraphGrammar)"是对机器人组件排列的一系列约束。例如，相邻的支腿应该用一个关节连接，而不是用另一个支腿相连。这样的规则确保至少设计是在初级水平上，每个计算机生成的设计作品都是可以工作的。图形语法规则基于节肢动物的启发，例如昆虫、蜘蛛和龙虾等.
Zhao声称，“启发式功能会随着时间的推移而提高，并且将搜索收敛到最佳机器人。
由Zhao等人的工作可以联想，未来含有智能工具的数字孪生模型不仅能够为产品的开发提供创意，也将使物理产品或装备在其运行中真正能够自主地做出创造性的工作，即可能做出超越人类期望值的工作。
显然， RoboGrammar或 Graphgrammar就是一种语言，一种真正体现智能的、一种真正“聚集着存在”（聚集着潜在的最优机器人形状的存在）的语言。
构建数字孪生体，就应该使数字孪生真正成为一种语言，一种决定物理装备真正“存在”的语言，一种使物理装备具有自我意识的语言，一种真正使物理装备成为物理“生命体”的语言。既把它视为“语言”，就需要进一步的规范定义，从而方便数字孪生体的构建。
装备制造业的研发者，一方面需要在滚滚而来的数字经济大潮中睁大眼睛看着装备的物理世界，另一方面则需要在装备的物理世界中冥想那个孪生的世界。
RoboGrammar操作的三顺序
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由浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室主办的第十届杭州流体传动及控制国际会议(The 10th International Conference on Fluid Power Transmission and Control,ICFP 2021)于 2021年 4 月11日至13日在浙江世贸君澜大酒店举行（国内参会者现场参加，外国参会者线上参会）。路甬祥院士担任名誉主席，杨华勇院士担任会议主席，徐兵教授担任组织委员会主席。
2021年4月12日上午8:00，徐兵教授主持ICFP的开幕式，首先他代表路甬祥院士宣读了大会贺信，接着中国液压气动
本次大会内容涵盖液压、水压和气动的阀、泵、介质与污染、摩擦与密封、系统仿真、轻量化设计、智能控制等诸多领域，将设置5个小会场进行25个主题会议。"数字化、网络化、智能化"是近些年来行业中关注度最高，讨论度最热的话题了。ICFP2021的大会主题中，数字液压、增材制造、互联液压、大数据处理、状态监测、故障诊断、智能系统这块的内容也是本次大会最热的话题内容了。
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第十届杭州流体传动及控制国际会议(ICFP2021)圆满闭幕
该会议是国际流体动力界公认的本学科领域四大重要国际会议之一。欧洲、北美、亚洲等本领域的著名学者和工业界人士均参与会议，已成为本学科领域学术交流的重要平台，在加强流体传动及控制技术领域内的国际学术交流，增进国内外同行的友谊与合作，促进我国流体传动及控制技术的发展等方面发挥了积极作用。
本次会议从2020年7月起发布征文通知，收到论文近200篇，经过审稿共录用112篇会议论文，其中95篇论文做了现场宣讲，17篇论文采用视频形式进行了线上宣讲。共有来自中国、德国、英国、美国、瑞典、芬兰、法国、波兰、日本、韩国等共10个国家和地区的482名代表（现场429，线上53人）注册了本次会议。同时，本次会议邀请了13位国际流体传动与控制专家学者进行线上及线下特邀报告，展示目前该领域的前沿技术和最新研究热点。
徐兵教授
密封工业协会副理事长程晓霞、中国机械工程学会流体传动与控制分会主任委员焦宗夏教授、ICFP2021主席杨华勇院士分别致辞。开幕式后，由浙江大学杨华勇院士主持上午的第一阶段大会报告，德国亚琛工业大学的Katharina Schmitz教授做了题为“Future Mobile Machinery from Vision to Mission”的大会报告，费斯托(中国)有限公司的Eric Angue做了题为“Piezo Technology and Application”的大会报告。
ICFP为工业界和学术界的科学技术研究人员、以及为制造商和用户提供了一个交流和讨论流体传动与控制最新成果和创新思想的平台。本次会议吸引了来自恒立液压、林德液压、费斯托、宁波华
亚琛工业大学的Katharina Schmitz教授
液、SMC、博世力士乐、上海诺玛等众多国内外赞助企业以及汉诺威、博威合金等参展企业前来展示其最新产品。同时本次大会举办者-流体动力与机电系统国家重点实验室也展示了最新科研成果。该展览交流平台有效扩大了交流范围，增强了流体传动的行业互动，推进了产学研用的紧密结合，促进了领域的国际学术交流。
博世力士乐展台
茶歇后，由北京航空航天大学的焦宗夏教授主持上午第二阶段的大会报告。美国普渡大学的Andrea Vacca教授做了题为“An Efficient Drive Technology for Electrified Off-road Vehicles”的大会报告。东京工业大学的吉田和弘教授做了题为“Recent Developments of Micro Hydraulic System Technologies”的大会报告。芬兰坦佩雷理工大学的Jouni Mattila教授做了题为“Towards High-performance and Energy-efficient System of Systems control of Heterogenous Heavy-duty Mobile Manipulators”的大会报告。弗罗茨瓦夫理工大学的Wieslaw J. Fiebig教授做了题为“Potential for Noise Reduction in Fluid Units”的大会报告。
2021年4月13日晚上18:00开始晚宴和颁奖典礼，由ICFP2021会议秘书长黎鑫教授和王峰教授共同主持。首先，黎鑫教授对这次会议做了简短的总结：ICFP 2021历时三天（2021年4月11日-13日），本次大会采用国内现场参会和国外线上参会相结合的方式举办。大会邀请10位国内外专家组成评奖委员会，评选出了1篇GFPS Best Paper、1篇ICFP 2021 Best Paper和4篇ICFP 2021 Best Paper Nomination。随后浙江大学文琴民族乐团带来了乐器演奏。接着王峰教授宣读了ICFP2021以及GFPS的最佳论文评选规则、流程以及评奖委员会成员等信息，并介绍了GFPS（Global Fluid Power Society）的基本情况。
Jouni Mattila教授
ICFP2021最佳论文提名奖 GFPS最佳论文奖
ICFP2021最佳论文奖 ICFP2021圆满闭幕
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多田野于2021年3月1日推出了全新700吨全地形移动式起重机AR-7000N ，它是一台七轴伸缩臂式起重机，是专门针对日本市场制造的。图表显示，在以2.7米为工作半径，吊装高度为15.4米的情况下，其最大的吊装量是700吨，。在以3米为工作半径时，其最大工作能力为550吨。
2021年：全球非道路机械增长率将回升至6.5%；2029年：超过36%的非公路车辆运输将采用电力驱动。
毫不奇怪，这场流行病对2020年的非道路机械销售不利，今年全球市场增长放缓至2.6%。由于关闭建筑工地和取消控制冠状病毒传播的活动，大多数地区的建筑设备销售受到特别严重的打击。然而，随着全球经济复苏的进行，Interact针对非道路车辆市场的最新研究，预计2021年非道路机械总销量将增长6.5%，预计2019年至2029年的复合年增长率为3.65%。
InteractAnalysis是智能自动化领域市场研究的国际供应商。其报告的研究在2020年9月至2021年2月期间进行，包括对非道路车辆行业利益相关者的多次采访，包括制造商、供应商和最终用户。
报告指出，建筑工地关闭和活动的取消影响了全球大多数地区2020年上半年的
械将保留其独立的管理系统，并将竭尽全力保留当前的员工福利水平。
现代重工还表示，会通过规模经济及对先进技术(包括电动和自动化)的投资，将两家公司提升至全球建筑市场的最高水平。
现代重工董事长権五甲说：“我们很高兴能与国内顶尖的建筑设备制造商斗山Infracore合作，共同把斗山建设得更好。我们将不遗余力地投资于未来技术，以使两家公司紧跟市场潮流，以提高它们在全球市场的领先地位。”
增长率。中国是唯一一个逆势上涨的主要地区，其大部分建筑和制造业活动早在5月份就恢复到正常水平。例如，中国报告今年挖掘机销量增长37%，伸缩臂式铲运机销量增长40%。
农业机械是该报告的新补充，目前占据了非公路市场的最大部分，也是该行业中唯一一个在2020年全球范围内表现相对强劲的类别。报告指出：“尽管COVID-19导致工厂减速和关闭，但由于天气好、作物产量强劲以及需要更换老化机械，全球农业机械销量在2020年有所增长。”。一些最强劲的增长数据包括北美拖拉机增长17%，欧洲联合收割机增长24%。
室重组，建议扩大国家重点实验室体量、扩大研究范围、加强内外融合开放，根据国家需求、区域经济发展需求，加强与世界各国科技界的合作，建立新的国家重点实验室分类评价机制，赋予国家重点实验室更多自主管理权限。
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多田野推出新型700吨全地形起重机
这款3米宽的7轴起重机长15.99米，是在德国制造的。采用12.8升390 kW的梅赛德斯OM471 LA柴油发动机，具有选择性催化还原功能。驱动器选项为14×4、14×6或14×8。最大速度为62 km / h。起重机上部结构采用7.7升260 kW的梅赛德斯OM936LA柴油发动机。也装有SCR，上部结构的最大配重为208吨。
现代与斗山工程机械建立合作关系
现代重工已确认以8500亿韩元（6.35亿欧元）的价格收购了斗山Infracore。
现代重工与其合作伙伴KDB投资于2月5日签署了正式协议，以收购该公司34.97％的股份。现代表示，斗山工程机
Interact Analysis：2021年，全球非道路机械市场将增长6.5%
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杨华勇委员：加快国家重点实验室改革 适应新时代国家发展需要
全国政协委员、中国工程院院士、浙江大学教授杨华勇在接受记者采访时表示，国家重点实验室为我国过去40年的发展做出了巨大贡献，但目前仍存在体量过小、规模不够、缺乏内外融合开放等问题，全国政协委员杨华勇通过中国网（议库平台）呼吁加快国家重点实验
全国人大代表闫丽娟：突破关键核心技术，发展新能源工程机械
徐工国家级技术中心副主任、工程机械股份有限公司科技质量部部长、高端工程机械智能制造国家重点实验室主任闫丽娟，作为全国人大代表赴京出席2021年全国两会，并接受中央电视台采访。
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中央研究院与上海电气液压气动有限公司共建“智慧液压联合实验室”
3月4日，中央研究院与上海电气液压气动有限公司共建“智慧液压联合实验室”签约暨揭牌仪式在液压气动公司举行。集团首席投资官、产业发展部部长、机电股份董事长、中央研究院院长张铭杰，机电股份总经理王小弟，中央研究院党委书记谢雪琼出席签约仪式。
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2021年3月21日，第十届“上银优秀机械博士论文奖”颁奖典礼在武汉隆重举行。该奖项是国内机械工程领域博士论文的最高荣誉。
其中，由浙江大学杨华勇、张斌指导，钟麒完成的《面向负载口独立控制的可编程阀关键技术研究》获得铜奖；由浙江大学徐兵、张军辉指导，潮群完成的《EHA轴向柱塞泵高速化若干关键技术研究》获得优秀奖。
李克强总理走进生产车间，详细了解企业研发制造、市场份额以及开展国际合作等情况。他说，液压系统对制造业十分重要，过去在这方面我国存在一些短板，现在你们通过合作创新取得一定突破。希望你们继续坚持合作创新，始终瞄准全球和全行业先进水平。正像你们企业名字“恒立”寓意的那样：不仅要永恒立起来，而且要勇敢立在潮头。
不光有恒心，更要做成恒业！李克强总理寄予的嘱托与厚望，是对恒立液压三十年来专注创新的褒奖与鼓励。在未来，恒立液压将践行总理讲话精神，不负厚望，为中国液压产业的振兴和发展不懈努力。
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有恒心·立恒业 | 李克强总理对恒立液压寄予厚望
3月25日上午，李克强总理考察江苏恒立液压股份有限公司。
上银奖 | EHA轴向柱塞泵高速化若干关键技术研究
会上，机电股份副总经理、电气液压公司总经理葛志伟与中央研究院院长助理郭井宽代表双方签署了共建“智慧液压联合实验室”的合作协议，机电股份总经理王小弟与中央研究院党委书记谢雪琼为联合实验室揭牌，集团首席投资官、产业发展部部长、机电股份董事长、中央研究院院长张铭杰致辞。
派克汉尼汾工程材料制造中心开业仪式成功举行
2021年3月15日，运动与控制领域的先行者——派克汉尼汾公司在中国无锡锡山经济技术开发区成功举办工程材料制造中心开业庆典。工程材料制造中心的落成开业，表明派克汉尼汾将在中国市场持续推动工程创新与发展，为中国和亚太区客户提供更好更优更便捷的服务，满足日益增长的业务需求。
这个顶尖的制造中心配备了先进的上辅机系统和物料追踪系统，是工程材料集团旗下具有世界一流水平的密封件生产制造中心。“我们的产品将广泛应用于传统汽车、电动车、生命科学等产业领域，为各行各业客户的发展提供坚实保障，” 雷红卫说道。
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《对话液界》独家专访 | 钟麒博士
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V30G系列重载轴向柱塞变量泵，是基于更高寿命等级，面对高负载、高转速等严苛工况研发设计的一款开式回路产品，在高压开式应用领域为恒立液压系统解决方案添砖加瓦。
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产品优势
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实力派V30G系列泵集众多优势于一体，广泛应用于混凝土泵送、起重机、旋挖钻等领域：
- 同等级油泵排量更大，有效提高整机工作效率
- 峰值压力更高，抗冲击能力更强，抗污能力更好
- 壳体后盖一体化设计，降低泄漏风险，减振降噪
- 加强的重载轴承，保证更长使用寿命
- 紧凑型设计，实现更高功率密度比的突破
- 多种控制方式可选，适应不同需求
以V30G205带增压泵为例
赋能数字化
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控制装置和传感器的配合使用可实现油泵数字化闭环控制，为流量精准调节、节能提效、故障远程诊断等带来了全新的可能性：
- 配合角度传感器实现闭环控制，能有效降低滞环量，控制精度更高
- 可集成振动、压力、温度等多种传感器，配合智能控制与工况数据分析处理，实现寿命周期监控
控制方式
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V30G系列泵拥有丰富的控制模块，目前可选择的控制方式包括：
- LRDRE1控制：机械功率+电比例排量+压力切断
- LRDS控制：机械功率+压力切断+负载敏感
- L1SO控制：电比例功率+负载敏感
V30G系列泵为智能化、数字化液压智慧赋能，目前已相继在重点应用及主要客户装机测试。接下来，让我们一起期待V30G系列泵更创佳绩。
LRDRE1示例图
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——微信公众号（恒立液压）
预测性维护的时代即将到来。当工业设备崩溃时，往往就是设备生产制造商的商机。尽管对于客户来讲，延长工业设备的使用寿命，并确保其生产线不会计划外停机是其最大利益所在，但对很多原始设备制造商（OEM）来讲，部件使用的时间越长，OEM厂商就会丧失设备更换所带来的收益。
供应商和客户之间的这种利益冲突一直存在。设备制造商如何通过预测性维护技术来保持盈利能力，而又不影响工业设备更换和服务合同带来的收益？
机器即服务（MaaS）新模式——预测性维护时代的到来！
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预测性维护技术
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微信公众号(控制工程中文版)
预测性维护技术通常涉及到的工业自动化产品有：智能传感器（例如振动传感器、温度传感器等）、便携式监视设备、专用预测维护软件以及专用于预测维护功能的网关。工业自动化硬件通过收集相关数据来测量设备的性能，例如用于机器振动和机器温度的智能传感器。
然后，通过应用了机器学习算法的软件来检测这些读数中的异常。随着时间的流逝，经过振动传感器和温度传感器训练的这些软件算法，可以更好地预测工业设备何时会出现故障。
尽管状态监视这一概念已经出现一段时间了，但是更复杂的预测性维护产品的市场仍然非常年轻。大多数预测性维护解决方案都是按单位销售的，供应商通常对每个传感器按年或按月收取费用，这样可以访问用于进行分析的专用软件。这种定价方法将继续增长，但它不能直接解决机器设备供应商和用户之间的利益冲突。
机器即服务模型
创新技术应用的改变可以解决这种利益冲突，并且将成为未来预测性维护技术实施的主要趋势。该概念被称为机器即服务（MaaS）。
MaaS模式采用软件即服务（SaaS）的模型，重新考虑价格并将其应用于机器。它不是
工业数据所有权
工业数据所有权是采用预测性维护的一个障碍，MaaS模型有助于克服这一障碍。数据所有权是实施预测性维护解决方案的用户与工业自动化或OEM厂商之间的关键讨论点。
研究表明，由于数据可能被恶意方用来收集商业秘密或未公开的运营信息，因此制造商在共享其工厂的运营数据时通常会比较保守。欧洲的制造商通常对共享此数据最敏感，美国次之，亚太地区则最不敏感。
预测性维护产品的供应商，通常会通过使用数据来改善其产品的功能，间接实现数据的商业化。毕竟更多的数据可以更好的训练算法。
有人担心，预测性维护供应商会将数据出售给经纪人，或出售给使客户能够对现实运营数据中的趋势产生自己见解的应用程序，直接实现数据的商业化。预测性维护供应商出售运营数据的能力可导致客户的安全问题。
MaaS不能完全解决数据所有权问题；但是由于必须共享数据才能使该模型运行，因此我们认为MaaS是人们共享此类机器数据风险较小的一种。
通过MaaS模型，可以协调供应商和客户之间的激励机制，将两者置于同一团队中，为合作共享数据打开大门，并可以据此优化预测性维护以更有效地运行机器。
按年度订阅来定价的解决方案，而是根据性能进行定价。客户和供应商之间已就关键绩效指标（KPI）达成一致；合同的价格取决于这些目标实现的程度。
例如，在此模型下，生产各种类型包装机的Pearson Packaging公司采用了新的定价策略。该公司没有直接出售机器，而是保留了设备的所有权，并根据包装箱的数量（无论是竖立的还是密封的）向客户收费。
这种方法可以激励机器制造商尽可能长时间保持机器的运行，并尽可能延长正常运行时间，而这两个方面都可以通过预测性维护技术解决。
更好的服务定价模型
电机设备制造商SKF就在其轴承产品上采用了MaaS模型。该解决方案产品的定价，围绕降低轴承的历史故障率而定。而且，这类模型协调了供应商和客户的激励机制，因此现在双方都期望通过延长设备的使用寿命而不是通过讨价还价来获得收益。
当然这类模型肯定不是“一刀切”。向最终用户销售时，此类模型效果很好。但是，向机器制造商销售时，“由谁付费”的问题变得更加复杂，因为机器制造商并不是设备的最终使用者。这并不是说设备制造商在向机器制造商出售产品时不能采用这种模型，只是需要进行更多的协商才能确定谁在机器的安装位置监视轴承状况等细节。
由于需要为每个客户协商特定目标，因此该模型需要更主动的销售流程，并且可能适用于最关键的应用程序。减少的设备资本支出和激励措施的结合，使该模型对制造商具有吸引力，并且是从竞争对手中脱颖而出的有效方法。
随着时间的流逝，MaaS模型可能会变得越来越普遍，新业务模型将有助于推进预测性维护技术的广泛采用。预测性维护的价值主张变得越来越显著，已不容忽视，并且最近随着智能传感器和新的创新商业模式的出现，该市场已经为快速增长做好了准备。
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IIoT的真正价值在于，我们能够以多快，安全和可预测的方式获取该信息，以及如何将其用于帮助改善流体动力系统的性能。
对于生产经理和维护人员来说，这既是一个简单的问题，又是一个欺骗性的密集问题。没有任何运营或性能数据，这个问题的答案仍然很简单。他们要么工作，要么不工作。但是我们知道，“工作”与“不工作”之间存在很大的性能差距。
从历史上看，我们会抽出一张纸或进入一个电子表格并进行效率计算，以确定我们看到多少工作量和多少浪费。然后，不仅要考虑提高泵效率的驱动力，还要考虑整个流体动力系统的整体设备效率，因为我们知道工作和浪费无处不在。迄今为止，这为我们追查该信息付出了多少努力付出了沉重的时间负担。现在，我们了解到“您的泵怎么样？”在外观上看似多么的密集。问题确实是。
随着数字时代和工业物联网（IIoT）的到来，我们能否比以往更自信地回答泵问题？我们是否可以引入一种新方法来掌握流体动力效率并“消除浪费”？简单的答案是肯定的。
掌握IIoT时代的流体动力效率要求人们一致认为，效率会被其各个
通过工业 IoT 掌握液压系统的效率
原文作者：Jeremy Drury | 翻译整理：i小编
工业IoT的真正价值
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部分的总和所放大–每当在现有信息上叠加新的见识和信息时，效率的图景就会获得更高的分辨率。但是，IIoT的真正价值在于，我们能够以多快，安全和可预测的方式获取该信息，然后再如何使用它！我们可以可靠地使用这些数据来构建在后台不断运行的实时效率模型。如果我们从时间管理的角度将其与工作和浪费联系在一起，那么瞥一眼仪表板以查看实时效率指标就相当于它的效率一样高。
不仅通过了解一个组件的性能特征，还可以了解该组件在整个流体动力生态系统中的工作方式，从而获得峰值效率。尽管可以实时查看来自泵的独立案例压力读数会有所帮助，但当将其与实时流量读数分层时，该信息将具有更多的上下文。然后，如果您还需要监视实时流体特性（如污染），则您的整体洞察力将获得更大的信誉。通过实时过滤监控，您可以轻松获得数字化流体动力效率中心。我将更详细地介绍生态系统的每个部分。
使用工业物联网的泵效率监控
传统上，如果您想了解泵的工作方式，可以用一个水桶，一个软管和一个秒表。这是检查流速和整体效率的一种方法。有机会超越这个世界，拥有一个更加和谐，相互联系的界面。现在想象一下，您有一个智能泵或连接到该泵的智能设备，而不仅仅是传统的泵。智能设备可以实时为您生成有关泵的信息，低至泵的容积效率（VE）。制造商建议，在任何给定的时间，从壳体排放口中排出的VE均应为85％或更高，但突然，您的一台泵开始从壳体排放物中以78％VE的趋势开始生长。因此，现在，您的运行速度比制造商的建议低了七个百分点。借助当今的IIoT，您将收到有关此情况的警报或通知。
既然您知道它的运行效率不高，那么您就必须开始考虑需要做出的一些决策。您是否仍然对生产水平感到满意？您可以开始实时更改生产决策。但是您现在在这里有这条信息，您将如何处理？
要摆脱这一点，真正重要的是如何使用数据。您可能会开始询问有关机油状况的许多问题，并采取措施清洁和过滤机油。然后，您可以开始为您的生产制定运营决策。然后，您可以查看整个制造厂或整个工厂，以查看同一产品的VE是否相同，即确定其在整个工厂范围内还是在整个工厂范围内均是如此。现在，您已经从资产特定的角度出发，系统地查看了泵及其流体质量。如果您在全球拥有车队或工厂，则可以在全球范围内使用此数据，而不是每个工厂中的个人都可以监视，收集和共享数据。现在可以使用它来制定公司范围内的决策。所有这一切都从一个单一的效率数据开始。然后，我们最终到达金字塔的顶端，这也使我们获得了有趣的货币
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建立真正的过滤效率
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化。因为在组织内部可能不是唯一关心或想要查看该数据的人。如果实际上是泵本身怎么办？该泵的OEM是否不应该知道它在工作所在的应用程序环境中就不能正常工作？
我们从物联网中看到的是，我们将更多信息生成给原始设备制造商，他们可以继续设计出为什么这些东西首先会失败的原因。由于工程师无法深入实地并了解设备在传统的非公路或工厂车间机器的高度变化的环境中如何工作，因此将生成的安装后信息反馈给他们，使他们可以围绕产品的方式做出更明智的设计决策工作。
液压过滤预防性维护通常是基于时间表或基于弹出式指示器，该指示器会告诉您过滤器即将到期—随着滤芯不断收集灰尘和水颗粒，滤芯的效率将越来越低，并且那么在您需要绕过之前，它就不再有效了。在这种情况下，过滤器可能已超出其有效性而使用，从而降低了效率。或者，只需按计划更换所有过滤器，那么您将有可能不需要更换过滤器，这是在浪费金钱。
如果您的滤波器实际上能够在准确的时刻告诉您，或者在达到峰值效率之前可以告诉您10或5％的情况，该怎么办？如果您使用智能过滤，则每次都将在正确的时间更换过滤器。对于使用IoT部署系统范围的过滤管理的组织，这至少节省了33％的成本。
什么是润滑效率？
接下来是润滑，您的流体是否对您同样有效？总有机会获得有关您的油液健康的更多信息。您可以进行液体样本或色块测试，然后将其发送到实验室，然后生成报告。测试和实验室是润滑管理难题的重要组成部分。但问题是您不能只看一眼这种流体。液压油的基准是应保持清洁，凉爽和干燥。
您可以防止污染物进入，不让水进入，并保持流体处于适当的温度。但是，根据您所在的行业，您可能需要更多地了解您的添加剂包，金属侵入，流体氧化等。在这里，粘度指数并不是唯一的答案。在尝试获得润滑效率时，必须考虑所有因素。
这就是为什么当您输入更高效的数据并且对如何管理设备，机队，工厂，车间（无论可能如何）有了更大，更好，更广泛的了解时，叙事开始改变的原因。回顾这一叙述，您可以质疑系统的可靠性，预防性维护计划，润滑管理，振动监控甚至所用的商品。将它们堆叠在一起，您将开始获得越来越多的有见地的信息。
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跑冒滴漏以及噪声问题是液压系统的顽疾，严重制约了液压系统的应用。近期，浙江大学机械工程学院邹俊课题组在该方向取得重要进展，研制出一种可自愈的电液驱动泵，通过电场实现介电液的静音泵送，并通过在液体中添加自愈因子，实现破损、渗漏区域的自我修复。国际知名学术期刊Nature Communications报道了来自浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室这一最新研究成果“Customizing a self-healing soft pump for robot”。该研究获得国家自然科学基金重大项目“智能电静液驱动执行器基础研究”经费支持。论文全部作者均来自杨华勇院士团队，博士研究生唐威为论文第一作者，张超副研究员和邹俊教授为论文通讯作者。
便携、静音、可自愈的电液泵
邹俊研究小站
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研究背景
在生物学界，蜘蛛体内含有一套独特的生物液压系统，其心脏是核心动力部件，既可用于驱动也可以用于自愈。那么对于液压动力系统/机器人系统而言，能否研究出一种液压泵，其功能类似于蜘蛛心脏，既能驱动又能自愈呢？基于此启发，邹俊课题组设计了世界首个可通过自身液体自愈的柔性电液泵。
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结构与原理
电响应液压泵无需移动部件就能实现液体的运动与操控。邹俊课题组发现由柔性硅橡胶材料制成的针孔电极对也可实现电流体的动力输出，从而设计出了由全柔性材料制作的柔性电液泵。研究人员为了实现类似血液的自愈功能，对柔性电液泵泵送的电响应液体进行了改进。最终，在普通的电响应液体中均匀融入桐油液体，便可使得电响应液体成为一种可
修复破损硅橡胶外壳的自修复液体，实现了液体的泵送和自修复双重功能。事实上，桐油是一种干性油，其在空气中可固化成膜，而该膜可用于修复受损的柔性材料。因此，改进后的液体既具备电流体的驱动性能又具备桐油的修复功能。电液泵由多个柔性针孔电极对组成，当柔性针电极通静电正极和柔性孔电极接地时，可在电极对之间产生强大的射流，
进而实现泵送功能。由于针电极对称布置在孔电极两侧，通过电路的切换，柔性电液泵可快速实现流体的正反向流动，成为一个高度可控的双向变量液压泵。
柔性电液泵的结构，原理以及自愈
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概述
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不同的液压系统或机器人对于泵的形貌和泵送能力的需求是不一样的，该研究的柔性电液泵的尺寸和形状可根据实际系统或机器人的需求进行定制，变化万千，从而可以适应不同的液压系统或机器人。
柔性电液泵通过针孔电极对产生流动，其可产生较大的流量与压力。由于柔性电液泵由轻量化的柔性材料制成，其质量较轻，与同尺寸的传统的刚性泵相比，在同样的重量下产生更大的输出流量和压力，同时柔性电液泵的可携带性好。
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柔性电液泵的泵送
柔性电液泵的自愈
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高度可定制
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各种尺寸及形貌的柔性电液泵
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根据柔性电液泵的需求，自主设计了小型的驱动电路板。结合驱动电路，柔性电液泵可以嵌入不同的液压系统/机器人系统实现其运动与自愈，一条软体机器鱼与一个机器人小车充分展示了该泵的潜力。
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柔性电液泵的泵送性能及性能对比
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机器人应用
柔性电液泵驱动机器鱼及机器人小车
总结来说，该柔性电液泵具有以下特点：
(1) 静音驱动：无可移动部件，驱动无声音也无振动
(2) 可修复功能：可实现柔性材料的自我修补
(3) 可携带性好：体积小，轻量化，易嵌入机器人系统
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总结
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(4) 可定制化：由可易布置的针孔电极对组成
(5) 可控性强：电驱动可直接实现快速及可逆控制
邹俊教授表示：这项研究工作为液压系统的静音驱动及自修复提供了新的解决方案，有望大幅度提升液压系统或流体驱动机器人的环境自适应能力，同时也为野外机器人和穿戴式装备的无绳驱动提供了新的思路。但是目前开发的柔性液压泵只是初期版本，其驱动能力，制作方式以及响应速度还有较大的提升空间。
柔性电液泵驱动机器鱼
柔性电液泵驱动机器人小车
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波士顿动力机器人里的——液压技术
电液爱好者
“ 当看到2020年波士顿动力机器人群舞的视频时，很多人都感叹如今的机器人技术已经发展到如此程度了，与现实中人的运动能力越来越接近。其动力系统、步态规划、平衡控制、复杂环境处理、自我调节等技术具有很高的技术含量。一起来看看其中的动力系统。”
再次看到这个视频，让我有了一种想去了解其中动力系统的冲动，于是在网上进行了一番搜索，确实有一些文章对该机器人做了研究，摘录一些与各位分享，有进一步兴趣的也可以去网上搜索查看更多内容。
动力问题是机器人的核心问题，关系着机器人能否动起来及工作时间的长短。波士顿动力早期的机器人主要是电机通过齿轮驱动连杆机构，对于没有载荷要求的机器人而言是足够的，而对如Bigdog这类以内燃机为动力且需搭载较大负荷的机器人则显得力不从心，为此，波士顿动力在液压驱动方面布局了较多专利，如下图的液压控制技术发展路线。
先回顾一下那个令人热血沸腾的视频
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波士顿动力液压控制发展路线图
足部理想轨迹图
足式机器人在不同场合需要不同的功率供给，具有不同功率模式切换是降低功耗的重要手段，为此，波士顿动力在2008年10月14日提交的专利US20100090638A1中通过传感器检测力，控制器控制阀适时进行开关动作，实现按需高功率或者低功率模式。
在此基础上，波士顿动力在2011年5月18日提交的专利申请US20120291873A1中公开了一种具有高压油路，中压油路和低压返回油路的液压系统，如下图所示。
为了提高机器人运行的效率、减小功率消耗以及提高运动的稳健性，波士顿动力在2014年8月1日提交的专利US20160023647A1中通过判断关节承受的载荷类型和大小，以选择适当的液压或电动制动器，使得机器人的功率消耗最低。如下图所示，机器人根据不同的负载选择不同的驱动方式组合。
BigDog系统能耗高的问题突出，能量的多次转换、多环节传递造成了大能量损失，如下图所示为足式机器人在前行中理想的足部轨迹，腿部的运动是通过液压系统实现，在理想轨迹下机器人可降低液压驱动能耗。
US20120291873A1附图
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US20160023647A1附图
US20160023647A1附图
下图是机器人的期望驱动力，期望的力为液压驱动力和电驱动力的总和，液压驱动为离散力，电驱动为连续的力，两种驱动方式相互补充从而形成期望的力，达到最佳的驱动效率。
此外，波士顿动力还在提高液压系统的稳定供压、通过不同压力组合、分阶段供压、提高液压部件损坏工作寿命、提高阀的响应速度等方面均进行了专利布局。以上这些专利中的技术均用于保证液压系统高效和可靠工作。
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压力传感器选择指南
——威泰科
当连接至合适的电源且接触压力源时，压力传感器会产生一个与压力成比例的电气输出信号（电压、电流或频率）。大多数传感器设计用于产生与施加压力成线性相关且独立于其它系统变量（其中最重要的是温度）的输出。多数输出的单位是毫伏、伏特、毫安，有时是千赫。压力传感器包含一恒定面积传感元件，并响应流体压力施加到该面积的力。这种力使隔膜、波纹管或波登管发生形变，进而通过多种不同转导方法中的任意一种可将这些形变、拉力或张力转化为电气输出。图1举例说明了其中三种转导方法。
大多数压力传感器的运行需要电气输入（通常称之为激励）。许多压力传感器在5至10V直流输入下运行，并产生满刻度输出，如0至20mV 以及0至100mV。产生高电平电压输出的传感器在电压源下运行，其输出通常是0至5、1 至 5、1至6及1至11V直流。可通过模拟/数字（A/D）转换器发送传感器输出或利用带有频率输出的传感器来连接数字控制电路。从而使得微处理器、可编程控制器、计算机和类似电子仪器可监测压力。
产生电流输出的压力传感器通常被称为变送器。根据定义，它们是可变电流设备，在大幅变化的电压供应下，产生4至20mA 输出。选择输出时应考虑下列因素：
• 接收传感器输出信号的设备类型（可编程序控制器、面板仪表、信号调整器等）；
• 传感器与其接收设备之间的距离 ；
• 环境中电磁干扰（EMI）的存在，其来源包括诸如电源线、焊接设备、电磁阀、电机、对讲机等；
• 成本，因其涉及整个安装系统（不仅仅是传感器）。
图2 静态精度的组成要素：非线性度、滞后性、重复性
下述定义用于定量传感器的性能。
量程是指传感器可以准确测量的最小至最大压力范围。通常，选择传感器时，系统的工作压力应为传感器最大额定压力的50-60%。例如，工作压力通常在2500-3000 psi范围内的液压系统常使用5000 psi的传感器。除了提供安全裕度外，这种做法还能确保性能特征的相互平衡。
超量程能力是指可以施加到传感器而不会导致性能变化超出指定公差的最大程度或压力。
爆破压力是指预期发生机械故障和/或传感器流体泄漏时的流体压力。请不要混淆爆破压力与超量程能力。超出超量程能力会影响传感器的运行能力，而超过爆破压力则会毁坏传感器。
FSO（满刻度输出）是指传感器在指定温度下根据其从最小到最大压力校准量程运行时输出信号的变化。通常会给出公差和温度。具有最大施加压力和额定激励的输出即FSO。示例： 在77°F下，5 V 直流 ± 0.05 V 直流
零位不平衡是受激励传感器在无施加压力时的残余输出。对于密封式计量器传感器，给出公差时必须考虑到温度和大气压
力。示例： 在77°F下，0.0 V ± 5 mV；在77°F下，± 0.4 mA；
如果相对于FSO而言，零位不平衡很大，用户可能需通过外部调零电路把传感器调到零位。这将确保传感器在没有压力时不会产生输出信号。根据精度要求，用户可能还需校准传感器的输出电路，以纠正在FS（满刻度）时离标称值偏差。
大多数制造商将精度指定为加减FSO的某个百分比，包括线性度、滞后性和重复性误差的数学综合效应。请注意，此精度不包括环境（特别是温度）和系统动力学的影响。根据精度的概念，隐含说明了在恒定温度下的运行。
分辨率是指在传感器输出中可以检测到的最小压力变化。通常表示为FSO的百分比。例如，当两个传感器各具有0.1% FSO的分辨率时，100psi（6.8bar）的传感器能够检测到0.1psi的压力增加或减少（> 0.07bar）。5000psi（340bar）的传感器能够检测到5psi（0.34 bar）的压力变化。在传感器整个量程内，分辨率通常不是恒定的。制造商可能会提供最高分辨率或平均分辨率的值。当比较两个传感器的性能时，用户应注意这两个值的不同。
最大分辨率是指可以预期的最佳分辨率。而平均分辨率表示在传感器整个量程内最佳和最差值之间的值。虽然压力传感器可以具有无穷大的分辨率，但是电源中包含的以及其它来源引入的电气噪声会限制分辨率。此外，使用仪器（如A/D转换器）会限制分辨率 。
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电气输入/输出
图1 三种常见的压力转导方法示意图
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测量误差
压力传感器至少是由一种以上材料制成的机械结构。正因为如此，它们不仅响应压力变化，还响应温度变化。这些变化均能影响传感器的零输出及满刻度输出（FSO），不受传感器类型影响。术语零点温度效应是指当温度在规定范围内变化时恒压下的输出变化。即使压力保持不变，极端温度波动仍可能改变传感器的输出信号。许多其它特性（如线性度、滞后性、重复性等）有助于确定压力传感器的测量精度。（图2）。
其他因素同样重要，且更不易把握：包括包装、配置、制造材料和内部设计。其中
每一种因素均可基于现场测试和/或经验进行评估。总体来说，适用于一种应用的最佳压力传感器未必适用于另一种应用。事实上，如果具有次优性能传感器的价格明显较低，这种传感器可能才是应用的最佳选择。
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性能规格
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压力尖峰
压力尖峰是指微秒到毫秒的压力突升，可达到系统正常工作压力的15倍。例如，如果阀突然移位而阻断流动，系统内可能产生冲击波。同样，当液压系统正在移动负载时，如果该负载突然停止，系统可能会出现短暂的压力激增。
系统控制电子装置（如具备毫秒扫描时间的PLC）不具备足够快的速度来检测这种短期持续的尖峰。通常情况下，系统产生
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压力尖峰首先表现在压力传感器零位输出的正向移位。系统控制电子装置通常把传感器输出的移位指示为压力超出量程，这可能会导致系统控制器关闭。
压力传感器是最易受到压力尖峰损害的组件。传感器具有较快的响应速度，对尖峰做出回应，并且可以显示被过度加压的迹象。这不是因为传感器不如其所替换的机械计量器耐用。实际上，应该指定设计用于恶劣环境的传感器。尖峰还会损坏产生其他的机器。不稳定的液体流动常见于产生尖峰的系统内，降低了效率并加速了阀接口和密封件的磨损。（请注意，由于空气是可压缩的，这往往会抑制冲击，因而压力尖峰不会对气动系统造成严重影响。而由压缩机脉动引起的循环压力激增则会产生更大的潜在问题，这是因为，虽然压力激增并不急剧，但却反复频繁地发生。）
通常，通过具有正常工作压力范围五倍的传感器，并借由示波器可以检测压力尖峰。一旦确定系统中存在尖峰，可以使用任何一种做法来防止尖峰损坏传感器。可以使用具有较高额定压力的传感器。然而，由于拥有更宽量程的传感器具有较差的分辨率，这种做法会影响正常量程内的精度。
还可以使用缓冲器来抑制尖峰。缓冲器是安装在传感器和尖峰源之间的管道系统内的孔。这种做法的潜在缺点在于它会降低测量的响应速度。如果不想降低测量分辨率或响应速度，则应指定可以容忍尖峰的传感器。当然，这种传感器更贵。
些变化，一般是通过电调节传感器的输出电路。
传感器明确具有补偿温度范围。在这个温度范围之内，传感器将根据提供的技术规格运行。传感器还具有工作温度范围。传感器将继续在这个范围之内运行，但工作误差可能会超过提供的技术规格。例如，传感器典型的补偿范围可能是30°至130°F（-1°至54°C），但是其典型的量程可能会大到-60°至200°F（-51°至93°C）。
使用下述两种形式表示补偿度：零点热效应给出了对传感器的零值进行补偿的范围。通常表示为补偿范围内FSO的 ± x%。有些传感器制造商可能将同样数值表示为某一华氏度补偿范围内FSO的 ± x%：这样会使数字看起来更小。还可用图形表示零位热效应，如图3所示。
图3 在5℃及50℃的跨距及零点热效应。在80％的压力下，理想输出是80％。但是，低温可以将输出降低至60％以下，而高温会将输出增加到100％。上图中，为说明效果，使用数值且趋势被夸大。
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温度的重要性
温度是压力传感器性能的主要因素。随着温度的变化，不同的材料会以不同的速率膨胀或收缩，从而在结构内产生残余应力。这些应力可通过改变传感器的几何形状、机械性能以及电气特性来改变它的输出。虽然制造商极为用心地选择材料并决定装配方法，但是这些变化是不可避免的。传感器制造商采用多种方式来补偿这
跨距热效应给出了对传感器的满刻度输出进行补偿的范围。通常表示为补偿范围内读数的 ± x%。同样，有些制造商可能将同样数值表示为某一华氏度补偿范围内读数的 ± x%。还可用图形表示跨距热效应，如图3所示。
热误差独立于其它影响传感器总精度的误差（线性度、重复性和滞后性）。这类误差必须加以考虑并单独说明。补偿温度范围内的精度必须包括零点热效应和FSO。传感器制造商提供的性能规格是指环境温度，即传感器外壳周围的空气温度，意识
到这一点非常重要。用户还必须注意介质（流体）温度，因为它对传感器的实际工作温度及其性能有显著影响。
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物理因素
通常是由传感器制造商来选择制造材料，但显然，制造材料对用户也十分重要。接触介质的材料（或湿润材料）包括所有接触加压流体的材料。可包括不锈钢、青铜、环氧树脂、塑料、弹性体、玻璃和硅等多种材料中的任意一种。用户必须确保压力介质不会对任何这些材料造成不利影响。一旦发生上述情况，对传感器的校准也必然改变。最终，其密封完整性也会被破坏。
环境规格往往很难与实际的工作环境相关联。通常，原始设备制造商（OEM）会在工作环境中通过实际使用来测试其组件，从而小心准确地确定工作参数—冲击和振动水平、温度漂移、水分含量等。虽然这种方法需要时间和金钱投入，但值得推荐。如果因缺少时间或金钱而无法进行详尽的测试，请执行以下步骤：
- 查看制造商提供的环境规格。
- 四处询问。很可能会有同事使用过类似应用和组件。
- 与传感器供应商交流，他们具有类似流体动力应用的丰富经验。在现实工作环境中，实际的产品使用是最好的测试。
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电磁干扰
电磁干扰（EMI）会影响传感器的性能。高场强往往会影响传感器输出。在某些情况下，这些场会使内部放大器完全饱和，以至于无论压力输入如何，总会产生错误输出。
屏蔽和接地技术能补救EMI的影响。此外，应该仔细布置从传感器到其接收设备间的电线线路，以避开EMI区域。针对不同问题制定了具体解决方案。
仅少数传感器制造商明确规定了EMI保护。即：满刻度误差的百分比除以高达最大场强的频率范围。示例：通常低于1%的满刻度输出误差除以在场强高达100V/m时20kHz 至2GHz 的频率范围。虽然很难将这些规格与现实情况相关联，但是制造商在他们的规格参数中提供EMI数据的事实表明他们已经具备一些处理这种干扰的经验。
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其它规格
除制造商提供的规格外，还有很多其他设计特性，这些特性对应用的使用周期十分重要。
• 传感器对安装方向（姿态）敏感吗？如果设备移动时姿态发生改变，压力读数会保持一致吗？
• 是否需要特种扳手或工具来安装传感器吗？
• 外部设计和制造材料能承受物理滥用吗？
• 在行走设备中，突出的传感器可以方便设备维修人员爬到设备上去。此外，脱落的碎片是物理损害的另一个潜在来源。如果可能，应确保传感器方便使用，还应将传感器置于不受潜在破坏条件影响的区域。
• 可以通过可靠并且简单的方式实现电气连接吗？可以从任意方向将引线接至传感器吗？是否提供了极性反接保护？
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压力测量的类型
选择压力传感器不仅仅是选择一种性能可接受的传感器。应配置传感器以测量四种常见压力形式中的任意一种。
表压（psig）（barg）定量表示相对于环境空气压力的流体压力。就图（a）所示隔膜型传感器而言，在隔膜的流体侧显示测得的压力；在另一侧显示环境空气压力。由于测量表压的传感器向大气开口，除非采取预防措施，否则传感器将受到大
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气污染和冷凝。
绝对压力（psia）（bara）测量相对于真空的压力。就图（b）所示隔膜型传感器而言，在隔膜一侧显示流体压力，在另一侧显示全真空。
密封参考压力（psis）（bars）是相对于参考压力测量得到的，该参考压力大小达到或接近标准大气压力。就图（c）所示隔膜型传感器而言，隔膜的一侧暴露于流体压力而另一侧暴露于腔体，在标准大气压下，该腔体密封隔绝大气且含有加压气体。推荐使用密封式计量器作为压力传感器用于液压应用中，以确保装置的内部敏感组件保持水分并且不会蒙尘。
压差（psid）（bard）定量表示系统内的两点之间的压力差。测量还必须考虑系统的管路压力大小。通常，利用如图（d）所示专为压差计算设计的传感器，或通过在两个流体输入中的每一个中安装单独的传感器，从系统内两个不同的流体输入来进行测量。（每个传感器的输出被发送至一个共同信号处理器，该共同信号处理器产生与管路压力及两个压力之差成比例的信号）。
管路压力不仅是监测系统运行的重要因素，还是确保压差测量更具针对性的重要因素。例如，过滤器中8 psi（0.544 bar）的压降对于工作压力为120 psi（8.16 bar）的系统来说是可以接受的，但对于工作压力为80 psi（5.44 bar）的系统来说却是不可接受的。
标准大气压力（零表压）是14.7 psia（1 bar）。实际大气压力通常在14.2至15.2 psia（0.966-1.03 bar）之间。在认识到与标称的细微变化后，用户意识到就量程或液压压力而言，开口式计量器与密封式计量器传感器的输出之间可能存在的差异会非常小。在2000 psig（136 bar）的工作压力下，如果差异约小于0.5 psig（0.034 bar），表示仅有0.025%的误差。由于大多数气动系统的工作压力远低于液压系统，开口式计量器与密封式计量器测量结果之间的差异可能更明显。
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总结
很明显，不存在优于其它所有传感器的传感器。适用于一种应用的理想传感器未必适用于其他应用。面对各种各样可供选择的传感器产品，了解所需特性以及如何解读特定应用所需的规格有助于您自信地选择传感器。
下图中的检查清单设计用于帮助用户整理影响传感器的应用信息。然而，即使完成检查清单，仍有可能很难为具体应用选择特定传感器。例如，虽然一传感器比另一个贵五倍或十倍，但却能提供相当的性能特点。这种成本差异通常归结于较昂贵的传感器中内置的附加功能。电气噪声免疫力或维持压力尖峰的能力是增加传感器成本的两项特征，但并不能改善其基本性能参数。然而，在明确要求需要这些特征的应用中，如果指定不具备这些特征的传感器会最终导致应用失败。
此外，考虑到整个系统的经济性，较昂贵的传感器实际上可能成本更低。这是因为比较便宜的传感器可能需要附加组件，才能在本来不可接受的环境中运行。一般来说，增加传感器成本使其可以在不够理想的条件下运行的能力可以分为四类：
• 使标准传感器与特殊应用兼容的特殊性能能力；
• 流体及环绕传感器外围的环境；
• 输入和输出信号的电气要求；
• 关于尺寸、强度等方面的物理和机械要求。
一般来说，随着这些能力数量的增加，传感器的成本也会增加。有些特征会极大地增加传感器的成本，而有些却不会。这意味着需要评估每个应用，从而决定对应用
而言哪些特征是绝对必要的以及哪些是希望 得到且具有成本效益的特征， 这是非常重要的。
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液压传动与控制——腾益登
分析液压伺服阀的性能以及寿命的原因。实践证明，伺服阀反馈机构的设计是延长使用寿命的关键。
液压伺服阀可以运行长达25年。但是，为什么即使在苛刻的应用（例如炼钢和工业生产机械）中，它们也能发挥如此长的作用呢？
液压伺服阀是闭环控制系统的一部分，该闭环控制系统包括机电机构和嵌入式软件算法。设计，构造材料，制造过程可确保其在预期使用寿命内保持一致的性能。
· 反馈机构上的硬质合金球，
· 阀芯上孔的设计，
· 以及钎焊将球粘结到反馈杆上。
尽管多年来使用精密机械加工工艺，但穆格（Moog）的伺服阀设计人员发现，反馈机构中球的过早磨损降低了伺服阀的性能。大多数早期的设计在反馈机构上装有一个不锈钢球，随着时间的流逝，它会磨损。自1990年代以来，已采用硬质合金和蓝宝石材料代替不锈钢，并为球提供了更多的保护。
设计上的特性
增加了液压伺服阀的使用寿命
上，并通过毛细作用将其分布在两个或多个紧密配合的零件之间，以将各个零件连接在一起。 这种关键的制造过程只有使用硬质合金（而非蓝宝石）才有可能，并且对于使球能够承受高温和液压油中化学物质的劣化至关重要。
工程师在连接反馈机构的球和杆时，经常使用环氧树脂作为钎焊替代品。将蓝宝石连接到不锈钢杆时通常使用此方法，因为蓝宝石不能被钎焊。不幸的是，伺服阀的应用还存在其他因素，这些因素会导致环氧/蓝宝石技术出现意外故障。实际上，测试表明，即使是在0 oF（-17.7 o C）至160 o F（71 o C）的正常工作温度下，用于将反馈机构与蓝宝石球型机构的球和杆连接起来的环氧树脂也可能会分解。
球槽与球孔设计的阀芯球头磨损分布。钎焊提供更高的可靠性
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伺服阀寿命长的三个关键
前言
十多年前，穆格（Moog）推出了带有硬质合金球的液压伺服阀，以取代数十年来使用的传统钢材料。尽管大多数制造商将长寿命定义为数百万个循环，但是Moog的工程师最近提供了更高的标准：十亿个循环以上。
经过十亿次测试，不锈钢球呈现出明显的磨损（左），而硬质合金（中心）和蓝宝石则无。硬质合金还具有使反馈杆能够通过钎焊过程粘结的优点。这在工业环境中提供了更高的可靠性。
硬质合金球的构造
尽管蓝宝石比硬质合金更昂贵，但不一定提供更高的性能。实际上，穆格（Moog）的工程师已经通过在清洁的液压油和温度保持稳定的受控环境中对每个钢球进行了十亿次测试循环，来评估钢，硬质合金和蓝宝石制成的球的磨损特性。尽管不锈钢球显示出明显的磨损，但结果证实硬质合金球和蓝宝石球没有任何磨损迹象。除了可以与蓝宝石媲美且价格较低之
球槽设计是40多年来的行业标准，但是Moog工程师于1998年开发了一种硬质合金球孔设计，以提高其伺服阀的使用寿命和可靠性。这种设计减少了球与阀芯在表面上任何位置的集中接触，这一过程通过消除阀芯的磨损，从根本上提高了伺服阀的整体预期寿命。
工程师发现，在受控环境中进行十亿次循环后，球槽设计在阀芯槽孔中显示出明显的磨损痕迹，而球孔设计则没有磨损迹象。 实际上，当预期寿命应为10亿次循环时，球槽设计的故障可能会在短短的1亿次循环中发生。
另外，通过进一步研究得出，粘着磨损（阀芯的慢速旋转在1到4 rpm之间）对球槽的设计造成最大的损害，但对球孔设计的影响最小。
如今，由于其卓越的性能和在工业应用中的延长使用寿命，许多机械反馈伺服阀已被转换为球孔技术。
球孔设计
钎焊是一种专门的钎焊工艺，它在高于450 oF（232 oC）的温度下将硬质合金球和不锈钢丝连接起来。它涉及将填充金属加热到熔点以
确保长久可靠的使用寿命
在反馈机构上的球选择硬质合金材料，并在阀芯上采用球槽设计，以及将硬质合金球粘结到反馈杆上进行钎焊的集成对于确保伺服阀具有长而可靠的寿命至关重要。
当设计工程师考虑用于机器的组件时，他们应该使伺服阀的结构更加仔细。最新的测试表明，硬质合金与蓝宝石一样耐用。研究还表明，制造商可以通过钎焊工艺将硬质合金粘结到反馈机构的连接杆上。当然，钎焊使组件能够承受液压油和高温。球孔设计消除了阀芯的磨损，从而延长了伺服阀的使用寿命。检查伺服阀设计的细节并进行有根据的选择可以最大程度地延长应用正常运行时间，并为您的企业带来收益。这是工程师选择寿命更长的伺服阀所需要的反馈。
外，硬质合金材料还可以通过钎焊结合到反馈机构上。对于成本控制而言，硬质合金是球设计的明确选择。
液压伺服阀内的三个关键设计方面可延长使用寿命，减少停机时间，并提供可靠的性能。这些包括：
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近日，工信部发布关于政协十三届全国委员会第三次会议第1535号提案答复的函，其中提到：工信部将联合相关部门发布实施《推动公共领域车辆电动化行动计划》，加快推进工程机械和重卡电动化。这项国家政策发布实施，备受工程机械行业关注。
加快推进工程机械和重卡电动化政策的逐步推进，势必在工程机械行业引起新一轮的技术变革，一场关于工程机械电动化的浪潮正式袭来。
工程机械产品种类繁多，但每台设备的电池容量主要集中于度电。按照平均单机带电量100度测算，意味着仅每年新增40万辆销量的工程机械产品带来的锂电池需求就达到了40GWh。
由于工程机械用电功耗较大（平均单机锂电池容量将为普通新能源汽车的3-5倍），未来5年，按照30%锂电渗透率来算，预计未来5年约有60万台电动化工程机械设备诞生，工程机械行业需要锂电池60GWh，市场前景巨大。
2017年，国内工程机械主要产品保有量在万台，并且每年保持超40万台的增长速率。截至2019年底，国内工程机械主要产品保有量已超800万台。
市场需求足够大，也让越来越多的工程机械主机制造商纷纷入局工程机械电动化领域。
1、中联重科首发“Z斯拉”汽车起重机
2020年5月7日，一台25吨极光绿纯电动汽车起重机在长沙中联重科泉塘工业园下线，这是中国以及全球首台纯电动汽车起重机。这款ZTC250N-EV汽车起重机采用目前最安全的、高储能密度LFP电池，上装及底盘全部“纯电动”，被行业人士赞誉为工程机械版“Z斯拉”。
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“盘子”究竟有多大?
引言
制造商在电动化方面的进展
2、徐工35U-E电动挖掘机降本60%
徐工在电动机械车方面已经取得较大成
绩，电动叉车、电动装载机、电动挖掘机等已领行业。徐工35U-E电动挖掘机是今年在节能环保领域推出的又一力作，再次成为中国电动挖掘机械领域“新标杆”。该产品摒弃了传统燃油动力，采用超长寿命的锂电池作为动力源，充电时长仅需6小时，就可满足8小时使用需求。与传统挖掘机相比，该款挖掘机使用成本能降低60%以上。
3、柳工发布超长续航新品
近几年，柳工在产品电动化研究方面取得了一些可喜的进展成绩。在BICES 2019上，柳工推出了三款纯电动化的设备：922F-EV挖掘机、柳工906E-EV挖掘机、856H-EV装载机。该三款设备均采用了先进的快速充电技术以及创新节能技术，一小时即可充满约80%的电量，续航更持久，进一步帮助客户降低总持有成本。
4、三一牵手宁德时代，开启电动化时代
2019年，由三一自主研发的5台纯电动港口牵引车在厦门港海润码头正式投入运营，这是全国首批商用化的纯电动港口牵引车。据了解，该款牵引车在港口工况、车辆开空调的情况下，续航里程超
过120公里（相当于18小时作业），充电一小时即可满足一天负荷作业。2020年4月，三一集团与宁德时代在新能源领域达成紧密合作，聚焦混凝土机械、矿用机械、港口机械、起重机械、挖掘机、重卡等板块，优化工程机械电池技术应用。
5、卡特彼勒R1300电动装载机，每年节省700万美元
近十年以来，卡特彼勒顺应电动化发展趋势，以推出首款建设领域用的电驱动设备——D7E履带式电驱动推土机为开端，将电驱动应用于采矿等更多领域。2018年，卡特彼勒设计研发出了一款由电池驱动的铲运装载机R1300，这是卡特彼勒研发出的第一台纯电动采矿设备。据加拿大的一家矿业客户保守估计，使用该设备后，一年从节电中省下的成本就能达到700万美元。
随着《推动公共领域车辆电动化行动计划》政策的逐步推进，环保趋势愈发严格，工程机械往更加环保的电动化发展已是大势所趋，这必将让更多的工程机械企业将“手”伸向工程机械电动化。工程机械电动化从现实走向实践的步伐，以超乎想象的速度袭来。
多巨头入局
工程机械电动化市场需求有多大？
——Mysteel
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《流体力学与液压传动实验教程》成书过程记述
作者2012年在美国访学期间，对液压学科以学以致用为出发点的教学方法、实验内容感受颇深，迫切希望能借其所长助推我国的实验教学水平。2013年开始，大连理工大学在2011协同创新中心、国家质量工程以及校内教改专项的资助下，经过7年的建设，建成了世界顶级本科教学用流体力学与液压传动实验室。
本书就是在这样的背景下，依托大连理工大学国家级实验示范中心的软硬件资源开发的实验内容。与此同时，为了更好发挥大学服务社会功能，该实验室还开发了虚实融合的实验方法来应对远程教学，以便更好发挥实验室的软硬件资源向兄弟院校输出的作用。然而，没有想到的是，虚实融合的实验方法竟然在2020年初由于新冠疫情而全面开展的线上教学中发挥了重要作用，圆满完成了课程实验教学任务。
该书是机械学科《流体力学》及《液压传动》课程配套的实验教程，为全英文版本，适用于机械双语及国际班的专业课实验教学。全书主要包含3个经典流体力学实验及11个液压传动实验。实验器材以英国Armfield公司流体力学实验设备及德国Bosch Rexroth公司的DS4和WS290液压传动实验设备及国内的液压元件为载体，同时配以Famic公司的Automation Studio（AS）软件及大连理工大学自主研发的元件虚拟拆装APP（MLab）。
原文始发于微信公众号——液压与气动
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专题文章
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作者简介
张宏，博士，副教授，大连理工大学机械工程学院液压实验室主任。2012.8-2013.8美国普渡大学访学，2017.1-2新西兰奥克兰大学访学。主持和参与国家重点研发计划、国家自然科学基金10余项，国家质量工程教改项目及校级教改项目20余项。获得辽宁省教学成果奖一等奖（排名第一）1项，其他教学成果奖（排名第一）2项。出版专着1部，发表论文30余篇，培养硕士40余人。辽宁省一流课程《虚实融合的液压虚拟仿真实验》教学团队负责人。
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带你进入MOOC一起学习《液压传动》
姜继海老师简介：
哈尔滨工业大学机电工程学院教授、哈尔滨工业大学机电工程学院博士生导师、德国克劳斯塔尔工业大学（Germany, TU Clausthal）访问学者、德国德累斯顿工业大学（Germany, TU Dresden）客座教授。
主要从事流体传动及控制方面的研究，尤其是对液压传动基础理论及应用研究，液压流体能量存储与转换关键技术研究，液压混合动力驱动理论及应用研究，新型液压元件及装置研究等。
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漫话马达双向制动回路
学习目标
1、了解马达制动回路的制动过程；
2、了解马达制动回路的应用场景。
一、什么是马达制动回路？
该回路可以用来迅速制动大惯性、 大流量的液压马达。
当液压马达突然停止转动时，由于惯性作用，还有继续转动的趋势，所以会在液压马达的回油管路产生瞬间的压力冲击。
如果不加以限制，会对液压马达、管阀件等造成损坏。
下图就是双向液压马达的制动回路，其中制动组件主要有溢流阀A、溢流阀B、单向阀C、单向阀D组成。采用这一组制动组件就可以释放掉上述因为液压马达的惯性而引起的压力冲击。
二、制动组件的制动过程
2.1、液压马达顺时针旋转
我们先来看液压马达顺时针旋转的过程。
当换向阀左侧电磁铁得电时，换向阀就会在左位工作，液压油通过左侧的油路流入液压马达，再通过马达右侧的油路流回油箱。在这个过程中，溢流阀和单向阀都是保持关闭状态的。
下面我们就来看一下该制动组件的制动过程。
液压贼船—王鑫
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2.2、液压马达由顺时针旋转到突然停止
接下来，我们让换向阀左侧的电磁铁失电，换向阀就会突然回到中间截止位置。
随之而来的就是，液压马达会由顺时针旋转状态而突然转为停止状态，但是，此时液压马达会由于惯性，而继续顺时针旋转，导致马达右侧的油路压力激增。
当压力超过溢流阀B的设定压力时，溢流阀B打开，使激增的压力得到释放，液压油又从马达的出口返回到马达的进口，此时马达转为泵的工况。
返回液压马达进口的油液会通过液压马达内部的泄油通道流回油箱，因此，单向阀C需要从油箱中补充油液，从而避免液压马达产生吸空现象。
在这个过程中，溢流阀B起安全阀的作用；单向阀C起补油的作用。
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三、马达制动回路的应用场景
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2.3、液压马达彻底停止运转
压力冲击得到释放以后，最终液压马达会停止运动。
我们通过对比以下两种场景，来具体了解一下到底哪些工况需要用到这种制动回路，哪些又没有必要使用。
3.1、场景1：渔船上的液压绞车
我们先看渔船上拖网用的液压绞车，在实际收网的过程中，液压马达是顺
时针旋转的。当换向阀突然回到中位时，虽然液压马达也会因为惯性而有继续顺时针旋转的趋势，但是因为渔网里有大量的鱼货以及水的阻力，从而抵消了部分惯性力的影响。因此，这种利用液压绞车拖渔网的工况，也就没太大必要应用这种液压马达制动回路了。
3.1、场景1：挖掘机大臂旋转
当挖掘机的大臂需要旋转时，那情况可就不同了 ，由于驾驶室和大臂的重量大，惯性也就很大。在这种情况下，必须要配置上述的制动回路组件，以防范爆油管、损坏马达输出轴等风险。
因此起重机、挖土机、挖掘机等工程机械都需要配置此类制动阀。
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我所理解的流体力学——王洪伟老师
流动分离，也叫边界层分离，指的是壁面附近的流体在壁面摩擦力和逆向压差力的双重作用下越流越慢，直到停止并发生倒流或横向流动，从而使主流被排挤远离壁面的现象。流动分离对于流动阻力和流动损失的影响巨大，所以是工程技术人员处理最多的流动现象之一。
流动分离，也叫边界层分离，指的是流体在壁面摩擦力和逆向压差力的双重作用下越流越慢，直到停止甚至发生倒流，从而使主流被排挤，远离壁面的现象。
边界层一般都是很薄的，被壁面减速的流体很少，所以黏性的影响也不大。当发生分离后，大量的流体被卷入到分离区中，产生的流动阻力和流动损失就会大大增加。所以，流动分离可以说是最重要的流动现象，是工程设计中的主要考虑因素。而且，流动分离问题仍然是流体力学难题，理论给出的规律并不完全符合实际情况，还需要依赖于实验和计算机模拟。可以说，流体力学工程师们的日常主要工作就是处理和流动分离相关的问题。
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导读
流动分离现象
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流动分离只发生在壁面附近的减速流动中。主流中的流体减速是由压差力造成的，边界层内的流体则还受到黏性力的作用。由于越靠近壁面剪切变形越大，所以边界层内流体微团的下表面黏性力要大于上表面，黏性力的合力与流动方向相反。因此，边界层内的流体比主流减速程度大。主流减速到某种程度时，边界层内的流体已经减速到零。此时黏性阻力消失了，但压差阻力还在，已经静止的流体还受到反向作用力，就会在下游发生倒流，于是就发生了分离。
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流动分离的原因
在匀速或者加速流动中是不会发生分离的。因为虽然壁面黏性力会使流体减速，但这是一种摩擦力。摩擦力最多能使运动的物体停下来，而不可能使物体反向运动。单纯的黏性力永远都不会使流动停下来，因为流速越低黏性力也越小，当没有压差力参与时，边界层内的流速只会在远下游无限趋近于零。
分离区中的流动
一旦发生了流动分离，分离点下游就会产生低速区，这个低速区称为分离区。分离区的流速总是混乱的，通常会存在旋涡流动，可能是层流的，也可能是湍流的。由于流动混乱而产生剪切流动，带来流动损失，即流体的动能转化为热能。不过，分离区内的流速是比较小的，可以认为接近于死水区。如果忽略重力影响，在静止的流体中压力处处相等，所以分离区内的压力大致都相同，等于分离点的压力。有一种误解，认为整个流场中分离区的压力是最低的。实际上，流体是从压力最低点开始减速增压才发生的分离，分离点的压力必然不是最低的，分离区的压力也就不是最低的。分离区的特点是流速和压力都较低，黏性作用不可忽略，不能用伯努利定律来分析这里的流动。
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抑制分离
流动分离带来的害处很多，抑制分离的发生是工程师们永恒的追求。这方面的研究仍然属于流体力学的前沿问题。较为成熟的控制分离的方法有：控制主流的减速方式，用吹气或吸气消除边界层，把层流边界层变成湍流边界层等。
另外，有时候要故意扩大流动分离来增加阻力或者损失，这通常比抑制分离要容易得多。用突变的壁面形状来产生分离是很容易的，如降落伞、飞机的减速板、阀门内部的形状等都是为了产生分离而设计的。
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把丝线或羊毛等粘贴在要观察的模型表面，根据细丝随气流的摆动可以清楚地看出气流沿表面的流动方向，这种方法称为丝线法。丝线法是一种古老而又非常有效的实验方法，在现代流体力学实验中仍然发挥着重要的作用。它的实现非常简单，我们在家里就可以做。
所需物品和材料：
细的棉线/ 蚕丝线/ 羊毛/ 细尼龙丝（越柔软越好）、窄的透明胶带、电风扇、足球、排球或实心球。
实现方法：
1. 丝线剪成长2~4 cm 的小段，用透明胶带粘在洗干净的球表面（推荐如图的粘法），粘住0.5 cm 左右，自由端长>1.5 cm，原则是让自由端可以随风摆动。
2. 电风扇开强风挡对着球吹风（顺丝线方向），可以看到球前部的丝线还都是顺着流向的，而越过90°的位置后，会有一些丝线方向朝前，表明发生了倒流，这就是流动分离了。
Amesim（全称Advanced Modeling Environment for performing Simulation of engineering systems）最早是由法国的Imagine公司开发的，Imagine公司成立于1987年，由法国里昂第一大学的Michel Lebrun博士创建，旨在控制复杂的动态系统，将液压伺服执行机构与有限单元机械结构耦合起来。1989年完成核心的建模方法与算法的开发。20世纪90年代初，与英国巴斯大学的C. W. Richards教授合作，并于1995年推出了Amesim的第一个商业版本，当时该产品致力于流体控制系统。2007年，Imagine公司被比利时LMS国际公司全资收购，2012年，LMS公司被西门子收购。目前Amesim的最新版本为Simcenter Amesim 2019.2。
Amesim作为一种工程系统高级建模和仿真平台，其建模方法是基于功率键合图，与键合图相比，它具有直观图形的界面，可实现面向原理图建模，在整个仿真过程中，仿真系统都是通过直观的图形界面展现出来的。
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丝线法显示分离
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Amesim（全称Advanced Modeling Environment for performing Simulation of engineering systems）最早是由法国的Imagine公司开发的，Imagine公司成立于1987年，由法国里昂第一大学的Michel Lebrun博士创建，旨在控制复杂的动态系统，将液压伺服执行机构与有限单元机械结构耦合起来。1989年完成核心的建模方法与算法的开发。20世纪90年代初，与英国巴斯大学的C. W. Richards教授合作，并于1995年推出了Amesim的第一个商业版本，当时该产品致力于流体控制系统。2007年，Imagine公司被比利时LMS国际公司全资收购，2012年，LMS公司被西门子收购。目前Amesim的最新版本为Simcenter Amesim 2019.2。
Amesim作为一种工程系统高级建模和仿真平台，其建模方法是基于功率键合图，与键合图相比，它具有直观图形的界面，可实现面向原理图建模，在整个仿真过程中，仿真系统都是通过直观的图形界面展现出来的。
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油威力液压科技股份有限公司是从事液压元件及液压成套系统研发、设计及制造的专业公司。
公司占地面积46000平方米，建筑面积26000平方米,总资产四亿元。公司拥有工程技术人员120名，具有世界一流的加工和检测设备。
产品广泛用于冶金、工程机械、林业机械、煤炭矿山机械、石油机械、轻工机械等。
油威力液压意味着品牌、质量、服务和信誉。
防火板压机液压系统
窑炉液压系统
焊接设备液压系统
中板
阀台
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Hydr statics
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