螺杆泵螺杆纳米掺杂陶瓷涂层显微结构研究

利用大气等离子喷涂技术（APS）,在7.5m螺杆泵螺杆基体表面上制备纳米掺杂30%AT13(Al₂O₃+13%TiO₂)陶瓷涂层,采用Philips XL-30型扫描电镜（SEM）、能谱（EDS）和Philips X-port型X射线衍射仪（XRD）等现代分析手段对纳米掺杂AT13等离子喷涂粉末及螺杆表面等离子喷涂涂层的显微组织、物相进行了观察测定。结果表明：纳米掺杂等离子喷涂粉末结构呈微米级粒子表面包覆纳米粒子的麻团状,尺寸在50~70μm内,流动性好,适用于大气等离子喷涂。纳米掺杂使等离子喷涂涂层元素分布均匀性提高,孔隙度降低,涂层内出现（Al₂O₃）_5.333与斜方晶态的Al₂TiO₅物相。涂层断口分析证明：在纳米掺杂30%的涂层中,出现大量直径约为10nm的蠕虫状晶须,断裂方式变为韧性的穿晶断裂,为纳米掺杂螺杆使用寿命成倍的提高提供了理论依据。     

优化螺杆泵泵型与电机匹配技术

分析了螺杆泵井节能原理。结合实际进行了参数调整，给出了六种泵型标准电机功率可下调方案，并对比了换电机前后效果。试验表明，优化螺杆泵井电机配置，系统效率提高9．16个百分点，节电率达到33．25％，为螺杆泵技术的应用提供了技术支撑。     

工作参数不合理性对螺杆泵井杆管磨损影响

针对螺杆泵井杆、管磨损的问题，分析了工作参数不合理性对管杆磨损管的影响，并提出了合理优化参数，根据泵参数与液面深度匹配原则，可降低杆管磨损发生几率。应用表明，螺杆泵不合理性是发生磨损的重要影响因素。     

基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法

为了研究受多种因素影响的螺杆泵转速控制系统,提出一种基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法.利用径向基函数(RBF)神经网络对螺杆泵转速进行分析及预测,通过对螺杆泵的历史数据分析处理,得到螺杆泵转速的时间序列.将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,并引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近.通过对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络预测结果对比,表明应用RBF神经网络对螺杆泵转速进行短期预测精度更高、效果更好.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.