含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统

技术领域

本发明涉及液压泵监测诊断领域，具体地，涉及含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统，更为具体地，涉及基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模方法。

背景技术

液压泵广泛应用于工程机械，航天，农业机械等领域。正排量泵(例如柱塞泵、齿轮泵)通过旋转组件捕获并压缩固定量的流体，并将捕获流体压入管道。因此，输出的流量并不是连续的，在液压回路中产生了流量脉动，该流量脉动与连接的液压回路相互作用产生压力脉动。流量脉动和压力脉动是泵的特性，而泵的健康状态信息也会反应在液压回路上的压力脉动和流量脉动上面。流量脉动由于流量传感器的限制，难以直接测量。高频的压力脉动信号相对容易得到。但在工程实际中，例如飞机、工程装备、农业机械等，由于空间的限制，液压回路中的管路通常十分复杂，通常可能有多段不同直径、材料的管路连接形成。而管路系统的参数影响流体传输过程(例如：压力波的波速)，复杂系统的不确定性较高，建立的模型不准确，与实测压力脉动信号偏差较大。而对于液压泵故障情况下，液压回路中的流体噪声(流量脉动、压力脉动)进行描述和建模，对于液压泵监测诊断领域提供分析与手段。因此本文提出了基于反瞬态分析的方法，利用液压泵健康状态下的回路中压力脉动信号，对建立的管道流体输运模型的参数进行校准，消除系统的不确定性。在通过三维流体模拟得到故障情况下液压泵出口的流量脉动信号，输入到校准后管道模型中，得到液压泵故障情况下的液压回路的压力脉动信号。该方法为建立与实测信号匹配性较好的模型提供了手段，有助于液压泵监测诊断分析，是基于模型的液压泵诊断方法的基础。

专利文献CN114810572B(申请号：202210411004.3)公开了一种液压泵故障诊断方法及装置，涉及液压泵故障诊断技术领域，方法包括：获取液压泵出口的空载压力、空载流量、实际压力、实际流量以及液压泵性能参数；液压泵性能参数包括液压泵的排量、最高转速、理论流量和额定压力；根据实际流量和理论流量，得到液压泵的容积效率；根据空载压力和空载流量，得到液压泵的空载功率；根据排量、最高转速和额定压力，得到液压泵的测试功率；根据实际压力和实际流量，得到液压泵的实际功率；根据容积效率、空载功率、测试功率和实际功率，进行液压泵故障诊断，得到故障诊断结果。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统。

根据本发明提供的一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，包括：

步骤S1：在液压泵健康状态下，利用压力传感器采集“泵-管路-阀”液压回路中不同位置的压力脉动信号；

步骤S2：建立液压泵的三维流体仿真模型，获得泵出口流量脉动仿真信号；

步骤S3：对建立的液压泵的三维流体仿真模型进行故障软注入，得到含故障的液压泵三维流体仿真模型，获取故障下泵出口流量脉动仿真信号；

步骤S4：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；运行优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型得到仿真压力脉动信号，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；

步骤S5：将校准后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中泵连接的边界条件替换为获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，并运行当前管道流体运输模型得到液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号；

所述“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型包括管道流体输运模型、管道流体输运模型与泵连接的边界条件以及管道流体输运模型与阀连接的边界条件。

优选地，所述步骤S1采用：在测试的“泵-管道-阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器；在液压泵健康状态下，利用多个高频压力传感器基于默认采样频率采集管路中不同位置的压力脉动信号；

采样频率设置及高频压力传感器带宽大于压力脉动信号的最高频率。

优选地，所述步骤S3采用：对建立的液压泵的三维流体仿真模型添加包括液压泵磨损以及泄露故障得到新的泄露通道的流体域，得到故障下泵出口流量脉动仿真信号。

优选地，所述步骤S4采用：

步骤S4.1：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，包括：基于流体连续性方程和动量守恒方程构建管道流体输运模型；管道与泵连接的边界条件为三维流体仿真模型中获得的泵出口流量脉动信号；管道与阀连接的边界条件为孔口方程，通过可变节流孔模拟阀的动态；

步骤S4.2：确定“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

步骤S4.3：基于反瞬态分析方法，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

步骤S4.4：采用多目标优化算法，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型。

优选地，所述管道流体输运模型；

其中，p表示管道中压力p(x,t)，x表示沿管道轴线的坐标，ρ表示流体密度，A表示管道横截面积，t表示时间，Q表示管道中的流量Q(x,t)，a表示压力波波速，f(Q)表示摩擦项；

所述管道流体输运模型与泵连接的边界条件为建立的泵的三维流体仿真模型获得的泵出口的高精度流量脉动仿真信号；

Q

其中，Q

所述管道流体输运模型与阀连接的边界条件为节流口方程；

其中，C

优选地，所述步骤S4.4采用：基于仿真信号与实测信号的距离构建目标函数，采用多目标优化算法，包括ToP，NSGAII或CCMO对目标函数进行优化；

f(Θ)＝[f

其中，Θ为优化的参数；

通过多目标优化得到的是一组Pareto解集PF(Y)，从帕累托前沿中选出最优解

其中，σ

根据本发明提供的一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模系统，包括：

模块M1：在液压泵健康状态下，利用压力传感器采集“泵-管路-阀”液压回路中不同位置的压力脉动信号；

模块M2：建立液压泵的三维流体仿真模型，获得泵出口流量脉动仿真信号；

模块M3：对建立的液压泵的三维流体仿真模型进行故障软注入，得到含故障的液压泵三维流体仿真模型，获取故障下泵出口流量脉动仿真信号；

模块M4：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；运行优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型得到仿真压力脉动信号，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；

模块M5：将校准后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中泵连接的边界条件替换为获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，并运行当前管道流体运输模型得到液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号；

所述“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型包括管道流体输运模型、管道流体输运模型与泵连接的边界条件以及管道流体输运模型与阀连接的边界条件。

优选地，所述模块M1采用：在测试的“泵-管道-阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器；在液压泵健康状态下，利用多个高频压力传感器基于默认采样频率采集管路中不同位置的压力脉动信号；

采样频率设置及高频压力传感器带宽大于压力脉动信号的最高频率。

优选地，所述模块M4采用：

模块M4.1：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，包括：基于流体连续性方程和动量守恒方程构建管道流体输运模型；管道与泵连接的边界条件为三维流体仿真模型中获得的泵出口流量脉动信号；管道与阀连接的边界条件为孔口方程，通过可变节流孔模拟阀的动态；

模块M4.2：确定“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

模块M4.3：基于反瞬态分析方法，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

模块M4.4：采用多目标优化算法，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型。

优选地，所述管道流体输运模型；

其中，p表示管道中压力p(x,t)，x表示沿管道轴线的坐标，ρ表示流体密度，A表示管道横截面积，t表示时间，Q表示管道中的流量Q(x,t)，a表示压力波波速，f(Q)表示摩擦项；

所述管道流体输运模型与泵连接的边界条件为建立的泵的三维流体仿真模型获得的泵出口的高精度流量脉动仿真信号；

Q

其中，Q

所述管道流体输运模型与阀连接的边界条件为节流口方程；

其中，C

所述模块M4.4采用：基于仿真信号与实测信号的距离构建目标函数，采用多目标优化算法，包括ToP，NSGAII或CCMO对目标函数进行优化；

f(Θ)＝[f

其中，Θ为优化的参数；

通过多目标优化得到的是一组Pareto解集PF(Y)，从帕累托前沿中选出最优解

其中，σ

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、本发明通过三维流体仿真技术特征，获得了健康和故障状态下的泵出口的流量脉动信号，作为真实流量脉动信号的近似，作为管道流体输运模型的输入；

2、本发明通过多管道串联的管道流体输运模型建模，相比固定参数的单管道建模，实现了对工程中复杂管道系统描述；

3、本发明通过反瞬态分析技术，实现了“泵-管道-阀”液压回路的参数的校准，实现了高保真的液压回路压力脉动建模。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为基于反瞬态分析含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法流程图。

图2为柱塞泵三维流体仿真模型流体域示意图。

图3为管道输运模型示意图及边界条件示意图。

图4为管道输运模型待优化参数示意图。

图5为滑靴故障泄漏流体域示意图。

图6为缸体故障泄漏流体域示意图。

图7为经过反瞬态分析校准后的模型与实测信号对比示意图。

图8为滑靴故障下仿真信号与实测信号对比示意图。

图9为缸体故障下仿真信号与实测信号对比示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

本发明针对目前工程(飞机、农业机械、工程机械)中，由于空间的限制，液压回路中管路系统复杂，影响流体传输过程，系统不确定性较高，模型建立不准确，与回路中实测的压力脉动信号偏差较大，提出了一种基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模方法及系统，利用液压泵健康状态下的数据和三维流体模拟近似获得流量脉动信号，来校准建立的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，去除系统不确定性，提出的方法与实测信号接近，具有一定的工程价值。

实施例1

根据本发明提供的一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模方法，包括：

步骤S1：在液压泵健康状态下，利用压力传感器采集“泵-管路-阀”液压回路中不同位置的压力脉动信号；

步骤S2：建立液压泵的三维流体仿真模型，获得泵出口流量脉动仿真信号；

步骤S3：对建立的液压泵的三维流体仿真模型进行故障软注入，得到含故障的液压泵三维流体仿真模型，获取故障下泵出口流量脉动仿真信号；

步骤S4：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；运行优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型得到仿真压力脉动信号，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；

步骤S5：将校准后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中泵连接的边界条件替换为获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，并运行当前管道流体运输模型得到液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号；

所述“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型包括管道流体输运模型、管道流体输运模型与泵连接的边界条件以及管道流体输运模型与阀连接的边界条件。

具体地，所述步骤S1采用：在测试的“泵-管道-阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器；在液压泵健康状态下，利用多个高频压力传感器基于默认采样频率采集管路中不同位置的压力脉动信号；

采样频率设置及高频压力传感器带宽大于压力脉动信号的最高频率。

具体地，所述步骤S3采用：对建立的液压泵的三维流体仿真模型添加包括液压泵磨损以及泄露故障得到新的泄露通道的流体域，得到故障下泵出口流量脉动仿真信号。

具体地，所述步骤S4采用：

步骤S4.1：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，包括：基于流体连续性方程和动量守恒方程的管道流体输运模型，管道与泵连接的边界条件：流量为时间的显函数，为三维流体仿真模型中获得的泵出口流量脉动信号，管道与阀连接的边界条件为孔口方程，通过可变节流孔模拟阀的动态。

步骤S4.2：确定“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

步骤S4.3：基于反瞬态分析方法，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

步骤S4.4：采用多目标优化算法，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型。

具体地，所述管道流体输运模型；

其中，p表示管道中压力p(x,t)，x表示沿管道轴线的坐标，ρ表示流体密度，A表示管道横截面积，t表示时间，Q表示管道中的流量Q(x,t)，a表示压力波波速，f(Q)表示摩擦项；

所述管道流体输运模型与泵连接的边界条件为建立的泵的三维流体仿真模型获得的泵出口的高精度流量脉动仿真信号；

Q

其中，Q

所述管道流体输运模型与阀连接的边界条件为节流口方程；

其中，C

具体地，所述步骤S4.4采用：基于仿真信号与实测信号的距离构建目标函数，采用多目标优化算法，包括ToP，NSGAII或CCMO对目标函数进行优化；

f(Θ)＝[f

其中，Θ为优化的参数；

通过多目标优化得到的是一组Pareto解集PF(Y)，从帕累托前沿中选出最优解

其中，σ

根据本发明提供的一种含液压泵故障的液压回路压力脉动建模系统，包括：

模块M1：在液压泵健康状态下，利用压力传感器采集“泵-管路-阀”液压回路中不同位置的压力脉动信号；

模块M2：建立液压泵的三维流体仿真模型，获得泵出口流量脉动仿真信号；

模块M3：对建立的液压泵的三维流体仿真模型进行故障软注入，得到含故障的液压泵三维流体仿真模型，获取故障下泵出口流量脉动仿真信号；

模块M4：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；运行优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型得到仿真压力脉动信号，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型；

模块M5：将校准后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中泵连接的边界条件替换为获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，并运行当前管道流体运输模型得到液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号；

所述“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型包括管道流体输运模型、管道流体输运模型与泵连接的边界条件以及管道流体输运模型与阀连接的边界条件。

具体地，所述模块M1采用：在测试的“泵-管道-阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器；在液压泵健康状态下，利用多个高频压力传感器基于默认采样频率采集管路中不同位置的压力脉动信号；

采样频率设置及高频压力传感器带宽大于压力脉动信号的最高频率。

具体地，所述模块M4采用：

模块M4.1：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，包括：基于流体连续性方程和动量守恒方程的管道流体输运模型，管道与泵连接的边界条件：流量为时间的显函数，为三维流体仿真模型中获得的泵出口流量脉动信号，管道与阀连接的边界条件为孔口方程，通过可变节流孔模拟阀的动态。

模块M4.2：确定“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

模块M4.3：基于反瞬态分析方法，利用采集到的液压泵健康状态下管路中不同位置的压力脉动信号优化“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型中的待估计参数；

模块M4.4：采用多目标优化算法，利用仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号校准优化后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型。

具体地，所述管道流体输运模型；

其中，p表示管道中压力p(x,t)，x表示沿管道轴线的坐标，ρ表示流体密度，A表示管道横截面积，t表示时间，Q表示管道中的流量Q(x,t)，a表示压力波波速，f(Q)表示摩擦项；

所述管道流体输运模型与泵连接的边界条件为建立的泵的三维流体仿真模型获得的泵出口的高精度流量脉动仿真信号；

Q

其中，Q

所述管道流体输运模型与阀连接的边界条件为节流口方程；

其中，C

所述模块M4.4采用：基于仿真信号与实测信号的距离构建目标函数，采用多目标优化算法，包括ToP，NSGAII或CCMO对目标函数进行优化；

f(Θ)＝[f

其中，Θ为优化的参数；

通过多目标优化得到的是一组Pareto解集PF(Y)，从帕累托前沿中选出最优解

其中，σ

实施例2

实施例2是实施例1的优选例

根据本发明提供的一种基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模方法，如图1所示，包括以下：

步骤1：在测试的“泵-管道-阀”的液压回路上安装多个高频压力传感器。

采样频率设置及压力传感器带宽应大于压力脉动信号的最高频率。

例如，以柱塞泵为例，

柱塞泵的泵送频率计算如下：

其中，n为柱塞泵转速(单位rpm)，k为柱塞泵柱塞个数；

具体地，柱塞泵出口压力信号的采样频率设置为20倍以上的柱塞泵泵送频率f。

其中，FS为采样频率。

步骤2：在液压泵健康状态下，采集管路中不同位置的压力脉动信号。

尽量在液压泵健康状态下采集管路中不同位置的压力脉动信号，在液压泵健康状态下管路的压力脉动信号只跟管道压力波传播特性及健康状态下的液压泵的泵送特性有关，这样可以排除液压泵中故障因素的干扰，为后续估计建立的“泵-管道-阀”模型的参数打下基础。

步骤3：建立泵的三维流体仿真模型，获得泵出口的高精度流量脉动仿真信号，作为真实泵出口流量脉动的近似。

以柱塞泵为例，建立柱塞泵三维流体仿真模型，图2显示了三维流体模拟的流体域，泵的出口与一段管道相连，管道出口的边界条件设置为孔口方程，用于模拟以阀加载的边界条件。

孔口方程如下：

其中，C

运行模拟，获得泵出口的高精度流量脉动仿真信号，作为真实泵出口流量脉动的近似。

步骤4：建立“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，包括：管道流体输运模型，管道流体输运模型模型与泵连接的边界条件为步骤3获得的流量脉动仿真信号，另一个边界条件为孔口方程，用作模型与阀连接的边界条件。因此，该建立的模型为“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型，该模型带有可估计的参数(例如：压力波波速等)。

具体地，建立的管道流体输运模型由以下方程表示：

其中，ρ为流体密度，A为管道横截面积，a为压力波波速,f(Q)为摩擦项。

例，可假定摩擦项为层流摩擦项，则f(Q)如下：

其中，v

例，可建立多个管道串联在一起的管道流体输送模型，也就是以不同参数的管道串联在一起的管道流体输送模型，如图3所示。

左边界条件视为与泵相连，可视为狄利克雷边界条件，也就是左侧的流量Q

Q

其中，Q

右边界条件视为与阀相连，把阀门看作一个固定节流口，也就是用孔口方程作为右边界条件，此边界条件与三维流体仿真模型出口边界条件一致。

中间处，串联不同参数管道(如压力波波速，直径不同)的边界条件，如下：

建立的具有多串联管道的流体输运模型，该模型可选出待估计的参数，通过实际资料优化出参数，以更好的刻画真实系统。

例如，每段管道可选压力波波速a

负载的参数也需要估计，例如，可优化孔口方程的直径D

如果设置了M段不同参数的管道，测试回路上有N个传感器，则待优化的参数有3M+N+1个，包括压力波波速a

其中1≤i≤M，1≤j≤N；如图4所示。

为保证在测试回路中安装的压力传感器都有相应的位置，需满足以下约束：

/>

步骤5：基于反瞬态分析，利用步骤2采集的液压泵健康状态下管道不同位置的压力脉动信号，优化出步骤4中建立的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型的待估计的参数。具体来说，采用多目标优化算法，将步骤4中建立模型的仿真压力脉动信号与实测压力脉动信号匹配，校准步骤4中建立的模型，得到优化后模型的参数和校准后的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型。

采用多目标优化算法，最小化仿真信号与实测信号的距离，因为安装了N个传感器，因此需要N个目标函数，具体如下：

其中Θ为待优化的参数，也就是S5中3M+2N+1个参数，

其中P

具体地，可采用ToP，NSGAII，CCMO等多目标优化算法，对上述目标函数进行优化。

实际上，当N大于1时，该优化问题从单目标优化变为多目标优化。在有多个目标时，由于存在目标之间的冲突和无法比较的现象，一个解在某个目标上是最好的，在其他的目标上可能是最差的。这些在改进任何目标函数的同时，必然会削弱至少一个其他目标函数的解称为非支配解或Pareto解。因此通过多目标优化得到的是一组Pareto解集PF(Y)(也称之为帕累托前沿)，而不是单个解

因此单个解

可人为选择，或者通过以下方程从帕累托前沿中选出最优解

其中σ

步骤6：对S3中建立的液压泵三维流体仿真模型进行故障软注入，具体来说，将泄漏、磨损等故障所造成新的泄漏通道的流体域添加到S3中建立的液压泵三维流体仿真模型，获得含故障的液压泵三维流体仿真模型，获得故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号。如图5-6所示。运行模拟，分别得到滑靴故障和缸体故障下的泵出口流量脉动仿真信号。

步骤7：将步骤5中校准的“泵-管道-阀”液压回路的仿真模型与泵连接的边界条件替换为步骤6中获得的故障情况下泵出口的流量脉动仿真信号，运行该仿真模型，即为本发明基于反瞬态分析在液压泵故障情况下，管路上不同位置的压力脉动仿真信号。

具体来说，就是用步骤5优化出的参数作为步骤4建立的管道流体输运模型的参数，与泵连接处的边界条件选为步骤6步骤得到故障情况下泵出口的流量脉动信号。

具体地，图7给出了经过反瞬态分析校准后的模型与实测信号对比。图8给出了滑靴故障情况下仿真信号与实测信号对比。图9给出了缸体故障情况下仿真信号与实测信号对比。

本发明还提供一种基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模系统，所述基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模系统可以通过执行所述基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模方法的流程步骤予以实现，即本领域技术人员可以将所述基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模方法理解为所述基于反瞬态分析含柱塞泵故障的液压回路压力脉动建模系统的优选实施方式。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑程序设计来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可程序设计逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。