计算粘土砖压制成型液压机低速运行的损耗功率
关于粘土砖压制成型液压机静液压传动直方图分析的两部分系列的第二部分将齿轮切换到移动设备的低速运行。
本文第1部分中 描述的作为车轮安装的前端装载机的“gedankenexperiment”生成的直方图，7月的“通过统计分析优化移动设备控制”，是基于对实际工作过程的合理估计。操作方案提出了负载拾取桩和负载倾卸点之间的相对长的距离。
假设的设备被视为驶入堆中，拾起负载，退出，转向，前往转储点，倾倒负载，然后返回以再次开始循环。由于桩与转储点之间的距离较长，直方图会偏向速度范围的高速，低负载端。也就是说，直方图告诉我们粘土砖压制成型液压机在高速范围内而不是在低速范围内花费更多的使用寿命。
6月份的“Pinpoint Power-Loss Problems”中涵盖的直方图创建的目标是开发一个系统的预测过程 - 换句话说，预测在考虑应用中存在的特殊条件的同时会导致能量损失的条件。组装这样的直方图表示将发生特定速度的概率。
直方图灵活性
数据收集设备必须安装在应用程序粘土砖压制成型液压机上，同时操作员将其按正常速度运行。虽然早先的文章指出数据采集/测井设备应该暂时安装，但这不是一个硬性规定。在机器运行时，可以使其运行并利用机载计算机和数据存储设备。因此，直方图可以不断更新，以使更改保持最新。然后，该数据可用于创建自适应控制方案，其使得能够调整所有新的操作循环以最大化生产率和/或最小化能量损失。
需要注意的重要事项：只有在进行预测的过程的应用程序直方图在统计上与基准系统的应用程序直方图相似时，性能的可预测性才有效。“统计相似”意味着未来的直方图应具有与图1的示例静水压传输直方图类似的形状。如果该过程改变并产生不同形状的直方图，则损失的能量将相应地改变。
相同的传输，不同的过程
这里描述的例子说明了当流程发生变化时会发生什么。使用了第1部分中描述的相同变速器和粘土砖压制成型液压机，但应用稍有改动：装载桩和卸载点靠得很近，因此装载机永远不会达到全速。相反，它大部分时间都在低速范围内。结果，直方图偏向于低速，高扭矩的传动操作区域。也就是说，机器大部分时间都处于低速运行状态，如图2所示。
实际上，新的直方图是gedankeexperiment过程的延续，是本作者权宜之计的产物。它只是概率曲线的镜像，图3（与上个月所示的图2相同）。简单地声明直方图具有相同的形状，但是相反，这不是真实世界的行为。这里的关键问题是，当直方图发生变化时，总损失能量也会发生变化。目的是展示直方图形状的变化如何影响总损失能量。然而，理由似乎是合理的。由于行程非常短，因此在装载现场花费更多时间，填充装载机铲斗，退出，推进到卸载站点的短距离，然后返回以重新开始循环。更高的速度花费更少的时间。
“不同过程的功耗计算”
编写了一个程序（LOSTNRGY.EXE），以确定在8小时工作循环期间装载机的静液压传动中的总能量损失。使用图1中的概率直方图和图1中的Power Lost特性，它执行绿框中显示的总和。
其中：
T =评估损失能量的总时间间隔（时间单位是任意的）
Pi =在第i个概率直方图区间内发生速度的概率（数值）
WLi =在中点速度下运行时的功率损失第i个概率直方图区间（hp）
KN =概率直方图中的速度区间总数（数值）
ELT =在T的时间间隔内的总能量损失（单位取决于用于T的那些）计划计算在可预定的时间内损失的总能量。为了比较，时间设定为八小时。
结果显示，与第1部分中的损失能量计算相比，8小时间隔的总损失能量为223 hp-hrs，损失能量减少11％。与长途旅行过程相比，能量减少是由于操作直方图与效率更加协调。这个示例问题没有考虑到较短旅程的其他后果（例如，更多的个人旅行，更多的产品在8小时内移动，但不是那么远）。这变成了更多的“黑匣子”方法，只关注传输的整体性能特征和过程的统计特性。
使用Lost Power特性以及过程概率直方图有可能使粘土砖压制成型液压机与应用程序最佳匹配。通过执行板载直方图，计算机可以潜在地使传输适应应用。
本文第1部分中 描述的作为车轮安装的前端装载机的“gedankenexperiment”生成的直方图，7月的“通过统计分析优化移动设备控制”，是基于对实际工作过程的合理估计。操作方案提出了负载拾取桩和负载倾卸点之间的相对长的距离。
图1 - 变速器的损耗功率图显示了电机输出速度增加时的显着功率损耗。
假设的设备被视为驶入堆中，拾起负载，退出，转向，前往转储点，倾倒负载，然后返回以再次开始循环。由于桩与转储点之间的距离较长，直方图会偏向速度范围的高速，低负载端。也就是说，直方图告诉我们粘土砖压制成型液压机在高速范围内而不是在低速范围内花费更多的使用寿命。
6月份的“Pinpoint Power-Loss Problems”中涵盖的直方图创建的目标是开发一个系统的预测过程 - 换句话说，预测在考虑应用中存在的特殊条件的同时会导致能量损失的条件。组装这样的直方图表示将发生特定速度的概率。
直方图灵活性
数据收集设备必须安装在应用程序粘土砖压制成型液压机上，同时操作员将其按正常速度运行。虽然早先的文章指出数据采集/测井设备应该暂时安装，但这不是一个硬性规定。在机器运行时，可以使其运行并利用机载计算机和数据存储设备。因此，直方图可以不断更新，以使更改保持最新。然后，该数据可用于创建自适应控制方案，其使得能够调整所有新的操作循环以最大化生产率和/或最小化能量损失。
图2.短行程的概率直方图偏向该范围的低速端。
需要注意的重要事项：只有在进行预测的过程的应用程序直方图在统计上与基准系统的应用程序直方图相似时，性能的可预测性才有效。“统计相似”意味着未来的直方图应具有与图1的示例静水压传输直方图类似的形状。如果该过程改变并产生不同形状的直方图，则损失的能量将相应地改变。
相同的传输，不同的过程
这里描述的例子说明了当流程发生变化时会发生什么。使用了第1部分中描述的相同变速器和粘土砖压制成型液压机，但应用稍有改动：装载桩和卸载点靠得很近，因此装载机永远不会达到全速。相反，它大部分时间都在低速范围内。结果，直方图偏向于低速，高扭矩的传动操作区域。也就是说，机器大部分时间都处于低速运行状态，如图2所示。
图3 - 当通过将每个条除以样本总数来标准化发生频率曲线时，结果是每个条间隔中的速度概率。
实际上，新的直方图是gedankeexperiment过程的延续，是本作者权宜之计的产物。它只是概率曲线的镜像，图3（与上个月所示的图2相同）。简单地声明直方图具有相同的形状，但是相反，这不是真实世界的行为。这里的关键问题是，当直方图发生变化时，总损失能量也会发生变化。目的是展示直方图形状的变化如何影响总损失能量。然而，理由似乎是合理的。由于行程非常短，因此在装载现场花费更多时间，填充装载机铲斗，退出，推进到卸载站点的短距离，然后返回以重新开始循环。更高的速度花费更少的时间。
“不同过程的功耗计算”
编写了一个程序（LOSTNRGY.EXE），以确定在8小时工作循环期间装载机的静液压传动中的总能量损失。使用图1中的概率直方图和图1中的Power Lost特性，它执行绿框中显示的总和。
其中：
T =评估损失能量的总时间间隔（时间单位是任意的）
Pi =在第i个概率直方图区间内发生速度的概率（数值）
WLi =在中点速度下运行时的功率损失第i个概率直方图区间（hp）
KN =概率直方图中的速度区间总数（数值）
ELT =在T的时间间隔内的总能量损失（单位取决于用于T的那些）计划计算在可预定的时间内损失的总能量。为了比较，时间设定为八小时。
结果显示，与第1部分中的损失能量计算相比，8小时间隔的总损失能量为223 hp-hrs，损失能量减少11％。与长途旅行过程相比，能量减少是由于操作直方图与效率更加协调。这个示例问题没有考虑到较短旅程的其他后果（例如，更多的个人旅行，更多的产品在8小时内移动，但不是那么远）。这变成了更多的“黑匣子”方法，只关注传输的整体性能特征和过程的统计特性。
使用Lost Power特性以及过程概率直方图有可能使粘土砖压制成型液压机与应用程序最佳匹配。通过执行板载直方图，计算机可以潜在地使传输适应应用。
