基于响应曲面模型正交试验的空压机温控优化试验装置及测量方法

技术领域

本发明涉及空压机温控技术，特别是基于响应曲面模型正交试验的空压机温控优化试验装置及测量方法。

背景技术

传统的空压机温控措施存在一些问题。在空压机运行过程中，由于高温环境和高压力工况的影响，润滑油的温度会不断升高，导致润滑性能下降，摩擦和磨损增加，甚至引发油品氧化和变质，从而影响空压机的性能和寿命。因此，合理控制和维持空压机的工作温度对于保障设备的正常运行和提高效率具有重要意义。

目前，针对空压机的温控问题，已经有一些常见的措施被应用，例如增加散热器的大小、调整风扇转速来增加散热风量，以及增加冷却水流量等。然而，这些措施往往是基于经验和试错的方式，很难实现最优的温控效果，而且对于不同型号和工况的空压机，采用相同的温控措施可能达不到理想的效果。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种通过系统性地研究和评估温控参数对温度和润滑效果的影响，设计出最佳的温控方案，以提高空压机的使用寿命、效率和可靠性。

本发明的目的通过以下技术方案实现。

基于响应曲面模型正交试验的空压机温控优化试验装置，包括串联在主油路上的变频油泵、流量计及被试温控阀，油路通过被试温控阀后分为两支路，一路为不经冷却支路，另一路为冷却支路，两路在进入空压机前混合，被试温控阀用于调控两路流量，其中冷却支路包括冷却用变频风扇、快拆式冷却器、流量计、流量调节阀。

包括数据采集单元，所述数据采集单元包括用于支路油流量调节的阀门控制模块和用于采集数据的数据采集模块，以及用于采集被测空压机油气混合出口的压力传感器P

基于响应曲面模型正交试验的空压机温控优化的测量方法，包括以下步骤：

1)设计试验方案：根据响应曲面模型的正交试验方法，确定试验参数和水平，设计响应曲面模型的正交试验表，将试验因素分为不同的水平，确保试验能够覆盖各个因素的不同水平组合。

2)开始试验按照设定的试验条件启动试验台，运行空压机，记录试验开始时间；使用合适的传感器和数据采集设备，监测和记录试验过程中的温度、压力、流量参数；

3)进行响应曲面模型的正交试验：根据响应曲面模型的正交试验表，逐个进行不同参数和水平的试验组合，每次试验结束后，记录对应的试验参数和结果数据；

4)分析试验数据：根据采集的试验数据，进行数据分析和处理，评估不同参数组合对温度的影响；

5)验证和改进：运用优化后的温控方案，进行进一步试验验证。

使用多元线性回归模型来构建响应曲面模型，步骤如下：

确定因素：散热器尺寸、冷却风扇转速、润滑油循环速度、工作负荷、温控阀性能；

选择正交表：根据因素数目和水平数目，选用Taguchi表；

建立试验矩阵：使用选定的正交表，建立试验矩阵，其中每一行代表一个试验，每一列对应一个因素水平；

数据收集：根据设计正交试验方案，在不同水平上进行试验，记录试验参数和对应的温度响应数据；

数据预处理：对试验数据进行预处理，需去除异常值、处理缺失值；

模型建立：使用多元线性回归模型建立响应曲面模型：将温度作为被解释变量，将散热器尺寸、冷却风扇转速、润滑油循环速度、工作负荷和温控阀性能作为解释变量，根据试验数据进行模型拟合。

在多元线性回归分析中，使用以下公式来计算温控的影响：

Y＝β

其中，Y表示温控的响应变量，X

回归系数β

散热器尺寸X

冷却风扇转速X

润滑油循环速度X

工作负荷X

温控阀性能X

相比于现有技术，本发明的优点在于：通过在空压机油路中引入新的温控措施，以优化润滑油的温度控制和维持在适宜范围内的工作温度，从而提高润滑效果、延长设备寿命和改善运行效率。通过响应曲面模型的正交试验方法筛选出最佳的温控参数组合，实现稳定可靠的空压机温控。基于响应曲面模型正交试验进行温控方案优化，能够提高试验效率和精确性，保证客观和可重复性，并带来经济效益和资源节省。该方法具有较强的推广应用价值。

1、系统性和科学性：采用响应曲面模型的正交试验方法进行温控方案优化，能够系统性地研究和评估不同温控参数对温度的影响。通过设计合理的试验方案，能够全面覆盖各个参数和水平的组合，从而获得更全面、可靠的试验结果。

2、提高效率和精确性：通过响应曲面模型的正交试验方法，能够在较少的试验次数下获取更多的信息，提高试验效率。同时，通过统计分析方法，如响应曲面模型的正交试验结果分析，可以准确评估不同温控参数的影响程度，以及各个参数之间的相互作用，避免试错和盲目优化，从而提高优化效果的精确性和可靠性。

3、客观和可重复性：响应曲面模型的正交试验方法能够排除无效因素的干扰，基于实验数据和统计分析，得出客观的结论和优化方案。同时，由于试验可重复性，可以通过多次试验验证和改进温控方案，提高评估和优化的可靠性。

附图说明

图1为本发明的气路连接示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体的实施例，对本发明作详细描述。

如图1所示，P：大气压力；T：大气温度；D：大气湿度。基于响应曲面模型正交试验的空压机温控优化试验装置，包括串联在主油路上的变频油泵、流量计及被试温控阀，油路通过被试温控阀后分为两支路，一路为不经冷却支路，另一路为冷却支路，两路在进入空压机前混合，被试温控阀用于调控两路流量，其中冷却支路包括冷却用变频风扇、快拆式冷却器、流量计、流量调节阀，以实现不同的温度调控手段。本装置通过改变散热器尺寸、散热风扇转速、润滑油循环速度、工作负荷及温控阀的型号，利用正交试验方法找出最佳的组合方式，并在装置中得以验证。

包括数据采集单元，所述数据采集单元包括用于支路油流量调节的阀门控制模块和用于采集数据的数据采集模块，以及用于采集被测空压机油气混合出口的压力传感器P

基于响应曲面模型正交试验的空压机温控优化的测量方法，包括以下步骤：

1、设计试验方案。根据响应曲面模型的正交试验方法，确定试验参数和水平，设计响应曲面模型的正交试验表。将试验因素分为不同的水平，确保试验能够覆盖各个因素的不同水平组合。

2、开始试验按照设定的试验条件启动试验台，运行空压机。记录试验开始时间。使用合适的传感器和数据采集设备，监测和记录试验过程中的温度、压力、流量等参数。确保数据采集的准确性和完整性。

3、进行响应曲面模型的正交试验：根据响应曲面模型的正交试验表，逐个进行不同参数和水平的试验组合。每次试验结束后，记录对应的试验参数和结果数据。

4、分析试验数据：根据采集的试验数据，进行数据分析和处理。可以采用统计分析方法，如响应曲面模型的正交试验结果分析、响应曲面分析等，评估不同参数组合对温度的影响。

5、验证和改进：运用优化后的温控方案，进行进一步试验验证。根据试验结果和分析，验证温控方案的有效性，并根据需求做出相应的改进。

使用多元线性回归模型来构建响应曲面模型，步骤如下：

确定因素：本装置对温控优化主要针对五个因素：散热器尺寸、冷却风扇转速、润滑油循环速度、工作负荷、温控阀性能。

选择正交表：根据因素数目和水平数目，选用Taguchi表。

建立试验矩阵：使用选定的正交表，建立试验矩阵，其中每一行代表一个试验，每一列对应一个因素水平。

数据收集：根据设计正交试验方案，在不同水平上进行试验，记录试验参数(散热器尺寸、冷却风扇转速、润滑油循环速度、工作负荷、温控阀性能)和对应的温度响应数据。

数据预处理：对试验数据进行预处理，需去除异常值、处理缺失值，使数据具有准确性和可靠性。

模型建立：使用多元线性回归模型建立响应曲面模型。将温度作为被解释变量(响应变量)，将散热器尺寸、冷却风扇转速、润滑油循环速度、工作负荷和温控阀性能作为解释变量(因子)。根据试验数据进行模型拟合。

在多元线性回归分析中，使用以下公式来计算温控的影响：

Y＝β

其中，Y表示温控的响应变量，X

回归系数β

散热器尺寸(X1):散热器尺寸可以通过测量散热器的长度、宽度和高度来获得。通常使用尺规等工具来进行测量。

冷却风扇转速(X2):可以通过使用转速计或风速计来测量冷却风扇的转速或风速。

润滑油循环速度(X3):润滑油循环速度可以通过测量润滑系统中润滑油的流速或润滑油泵的转速来获得。

工作负荷(X4):工作负荷可以根据具体应用来进行估算或测量。例如，在生产过程中，可以测量生产设备的输出数量或能耗来表示工作负荷的大小。

温控阀性能(X5):可以通过对温控阀进行实验或测试来评估其性能。常见的测量指标包括温控阀的响应时间、精度、稳定性等。响应预测和优化分析：根据建立的多元线性回归模型，预测不同因素水平对温度的影响。根据优化目标，在模型上进行参数的优化分析，找到最佳的参数组合来实现温控优化。

多元线性回归方法构建响应曲面模型的具有均匀性、经济性、系统性、解释性和可复制性等这些优点，这使其在温控优化中具备降低试验成本，简化试验操作，为空压机改进优化提供方向。