Digital technologies in pneumohydraulic drives of technological equipment: problems and prospects

封面

如何引用文章

全文:

详细

Digital technologies are opening new horizons in the field of pneumohydraulic drives for technological equipment. This article examines the key issues and prospects in this area. The implementation of digital technologies significantly enhances the efficiency and accuracy of pneumohydraulic systems. The use of sensors, microcontrollers, and software provides more precise control over processes, energy consumption optimisation, and predictive maintenance. Digitalisation of pneumohydraulic drives is an inevitable step in the development of technological equipment, offering new opportunities for industry and innovation. Modern methods of data analysis, mathematical modelling, and machine learning algorithms are used for a successful implementation of this approach. Particular attention is paid to analyzing the application of digital technologies in pneumohydraulic drives of modern technological equipment, identifying key challenges faced by the industry, and determining promising development directions. The study considers new directions in the design of pneumohydraulic drives with a focus on the growing need for integrated sensors and other control devices. Recent advances in the design and implementation of pneumohydraulic drives relate to combined control of fluid flow supply and return to improve system dynamics, accuracy, and load sensitivity, where load effort is matched with drive pressure to increase efficiency. This review provides a detailed description of emerging trends in pneumohydraulic system research and gives an overall view of progress related to the digitalization of these systems. The basics of relevant sensor technologies and innovative approaches to integrating sensors into hydraulic and pneumatic systems are discussed.

作者简介

Nikita Krivosheev

GS Unit LLC

编辑信件的主要联系方式.
Email: ax@hydraulicunit.ru
ORCID iD: 0009-0009-1754-4315
SPIN 代码: 3147-5597

Director of Production and Science

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Alexander Zharkovsky

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: ax@hydraulicunit.ru
ORCID iD: 0000-0002-3044-8768
SPIN 代码: 3637-7853

Doctor of Science (Engineering), Professor
俄罗斯联邦, Russia, 195251, St. Petersburg, st. Politekhnicheskaya, 29, Main Academic Building, room. 262; phone: +7 (812) 297-84-30

参考

  1. Maslov, M. M. (2013), “Application of a Pneumohydraulic Drive for Repair Work Using a Universal Puller”, Vestnik NGIEI, 8(27), pp. 54-62. EDN RBNMZB. (In Russian).
  2. Surucu, O., Gadsden, S. A. and Yawney, J. (2023), “Condition Monitoring using Machine Learning: A Review of Theory, Applications, and Recent Advances”, Expert Systems with Applications, 221, 119738.
  3. Parr, A. (2011), Hydraulics and Pneumatics (Third edition): A Technician’s and Engineer’s Guide. Butterworth-Heinemann: The Boulevard, Langford Lane, Kidlington, Oxford OX5 1GB, UK.
  4. Amirante, R., Catalano, L. A. and Tamburrano, P. (2014a), “The Importance of a Full 3D Fluid Dynamic Analysis to Evaluate the Flow Forces in a Hydraulic Directional Proportional Valve”, Engineering Computations, 31(5), pp. 898–922.
  5. Alhammadi, A., Alsyouf, I., Semeraro, C. and Obaideen, K. (2024), “The Role of Industry 4.0 in Advancing Sustainability Development: A Focus Review in the United Arab Emirates”, Cleaner Engineering and Technology, 18, p. 100708.
  6. Zhong, R. Y., Xu, X., Klotz, E. and Newman, S. T. (2017), “Intelligent Manufacturing in the Context of Industry 4.0: A Review”, Engineering, 3(5), pp. 616-630.
  7. Pech, M., Vrchota, J. and Bednář, J. (2021), “Predictive Maintenance and Intelligent Sensors in Smart Factory: Review”, Sensors, 21(1470).
  8. Lalegani, D. M. and Bodaghi, M. (2023), “A Review of Recent Manufacturing Technologies for Sustainable Soft Actuators”, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, 10, pp. 1661-1710.
  9. Linjama, M. (2011), “Digital fluid power: State of the art”, Presented at the the Twelfth Scandinavian International Conference on Fluid Power, Tampere, Finland, 18–20 May 2011, pp. 18–20. Tampere University of Technology.
  10. Donkov, V. H., Andersen, T, Linjama, M. and Ebbesen, M. K. (2020), “Digitalhydraulic technology for linear actuation: a state of theart review”, International Journal of Fluid Power, 21(2), 263–304.
  11. Laamanen, A, Linjama, M and Vilenius, M. (2007), “On the pressure peak minimization in digital hydraulics”, The tenth Scandinavian international conference on fluid power, Tampere, Finland, 21–23 May 2007.
  12. Yusop, H. M., Ghazali, M. F., Yusof, M. F. M., Pi Remli, M. A. and Kamarulzaman, M. H. (2017), “Pipe leak diagnostic using high frequency piezoelectric pressure sensor and automatic selection of intrinsic mode function”, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 257(012091).
  13. Xu, J., Pickrell, G., Yu, B., Han, M., Zhu, Y., Wang, X., Cooper, K. L. and Wang, A. (2004), “Epoxy-free high-temperature fiber optic pressure sensors for gas turbine engine applications”, Proceedings of Sensors for Harsh Environments, vol. 5590: pp. 1–10.
  14. Kirillov, D. S. and Barchukova, T. A. (2021), “Digital Twins as the Basis for Digital Transformation of Industrial Enterprises”, Aktual'nye voprosy ekonomiki i upravleniya [Actual Issues of Economics and Management], Izdatel'stvo “Madzhenta” [Magenta Publishing House], Smolensk, pp. 161-164. EDN QCNKPE. (In Russian).
  15. Lychkina, N. N. and Pavlov, V. V. (2023), “The concept of digital twin and the role of simulation models in the architecture of the digital twin”, Simulation Modeling. Theory and Practice (IMMOD-2023) : Proceedings of the Eleventh All-Russian Scientific and Practical Conference on Simulation Modeling and its Application in Science and Industry, AN RT Publishing House, Kazan, 18-20 October 2023, pp. 139-149. EDN ZAOYZG. (In Russian).
  16. Saaksvuori, A. and Immonen, A. (2008), “Product lifecycle management”, Springer Science & Business Media.
  17. Grieves, M. (2014), “Digital twin: manufacturing excellence through virtual factory replication”, White paper, vol. 1, no. 2014, pp. 1-7.
  18. Grieves, M. and Vickers, J. (2017), “Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems”, Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems: New Findings and Approaches, pp. 85–113.
  19. Glaessgen, E. H. and Stargel, D. S. (2012), “The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U. S. Air Force Vehicles”, 53rd Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, pp. 1-14.
  20. Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge (SEBoK). Available at: https://sebokwiki.org/wiki/ [Accessed 22 Apr 2024].
  21. Stark, R., et al. (2019), CIRP Encyclopedia of Production Engineering, The International Academy for Production Engineering, pp. 1-8.
  22. Semeraro, C., Lezoche, M., Panetto, H. and Dassisti, M. (2021), “Digital twin paradigm: A systematic literature review”, Computers in Industry, vol. 130, p. 103469.
  23. VanDerHorn, E. and Mahadevan, S. (2021), “Digital Twin: Generalization, characterization and implementation”, Decision Support Systems, vol. 145, p. 113524.
  24. Juarez, M. G., Botti, V. J. and Giret, A. S. (2021), “Digital twins: Review and challenges”, Journal of Computing and Information Science in Engineering, vol. 21(3).
  25. Haag, S. and Anderl, R. (2018), “Digital twin–Proof of concept”, Manufacturing Letters, vol. 15, pp. 64–66.
  26. Puzanov, A. V. (2021), “Elements of the concept of a digital twin for a hydraulic drive system”, Mathematical Modeling Abstracts II International Conference, July 21-22, Pere Publishing House, Moscow, pp. 72-73 EDN MBWDLR. (In Russian).
  27. Kruk, A. R., Egorov, A. L., Kostyrchenko, V. A. and Madyarov, T. M. (2016), “Overview of Methods for Monitoring Hydraulic Drive Components”, Fundamental Research, 2-2, pp. 267-270. EDN VORLTH. (In Russian).
  28. Pimanov, D. A. and Galchak, I. P. (2022), “Decentralised Hydraulic Drives with Built-in Control Systems”, in Trends in the Agro-Industrial Complex: Proceedings of the Conference of Students, Postgraduates and Young Scientists “Trends in the Agro-Industrial Complex”, Yekaterinburg, 24 October 2022, Yekaterinburg: Ural State Agrarian University, pp. 16-17. EDN UZAXDZ. (In Russian).
  29. Vorobyev, D. I., Kuzin, A. O. and Erisov, Y. A. (2023), “Development of a Digital Twin for a Forging and Stamping Press”, Izvestiya of Tula State University. Technical Sciences, no. 4, pp. 365-371. doi: 10.24412/2071-6168-2023-4-365-372. EDN WMKYUP. (In Russian).
  30. Kruk, A. R., Egorov, A. L., Kostyrchenko, V. A. and Madyarov, T. M. (2016), “Overview of Methods for Monitoring Hydraulic Drive Components”, Fundamental Research, (2-2), pp. 267-270. EDN VORLTH. (In Russian).
  31. Borovkov, A. I., Rozhdestvensky, O. I., Kukushkin, K. V., et al. (2019), “Roadmap for the Development of End-to-End Digital Technology “New Production Technologies”. Results and Prospects”, Innovations, no. 11(253), pp. 89-104. doi: 10.26310/2071-3010.2019.253.11.011. EDN SXVHQW. (In Russian).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Krivosheev N.S., Zharkovsky A.A., 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».