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atos阿托斯柱塞泵输出压力是由负载决定的
ATOS柱塞泵的输出压力是由负载决定的，与输入转矩近似成正比。输出压力异常有两种故障。
(1)输出压力过低
当泵在自吸状态下，若进油管路漏气或系统中液压缸、单向阀、换向阀等有较大的泄漏，均会使压力升不上去。这需要找出漏气处，紧固、更换密封件，即可提高压力。溢流阀有故障或调整压力低，系统压力也上不去，应重新调整压力或检修溢流阀。如果液压泵的缸体与配流盘产生偏差造成大量泄漏，严重时，缸体可能破裂，则应重新研磨配合面或更换液压泵。
(2)输出压力过高
若回路负载持续上升，泵的压力也持续上升，当属正常。若负载一定，泵的压力超过负载所需压力值，则应检查泵以外的液压元件，如方向阀、压力阀、传动装置和回油管道。若zui大压力过高，应调整溢流阀。
漏油
atos阿托斯柱塞泵输出压力是由负载决定的
ATOS柱塞泵漏油主要有以下原因：
(1)主轴油封损坏或轴有缺陷、划痕；
(2)内部泄漏过大，造成油封处压力增大，而将油封损伤或冲出；
(3)泄油管过细过长，使密封处漏油；
(4)泵的外接油管松动，管接头损伤，密封垫老化或产生裂纹；
(5)变量调节机构螺栓松动，密封破损；
(6)铸铁泵壳有砂眼或焊接不良。
意大利ATOS阿托斯柱塞泵主要特点：
采用双柱塞结构，压力脉动小，宝石球寿命长；
采用进口宝石柱塞和宝石球，确保流量精确
通过 RS232 接口与电脑通讯，可直接由电脑进行控制 ；
接触介质材料耐有机溶剂腐蚀；
内建过压保护和流量校正系统 ；
大屏幕液晶显示；
精心设计的排气装置有效除去输送液体中的气泡。
流量与压力设定可记忆 可与PLC实现通讯
ATOS柱塞泵是液压系统的心脏，其毛病确诊是液压系统毛病确诊的重要部分。因为流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合效果及液压泵自身具有大幅度的固有机械振荡，使得液压泵的毛病机理复杂，毛病特征获取艰难，毛病确诊的含糊性强。大量的ATOS柱塞泵毛病确诊数据标明，通过泵源出口检查到的毛病信号常被搅扰信号吞没，单一毛病检查信号常呈现出强的含糊性，选用惯例的信号处理办法难以提高有用的毛病特征。
对于ATOS柱塞泵球头松动毛病形式，通过在液压泵出口配置振荡传感器和压力传感器进行毛病检查，通过小波剖析进行信号消噪处理，使用主成分剖析获取有用交融信息，选用改善算法的BP神经网络完成液压泵弱小信号或多毛病的有用确诊。
(1)吸入量不足。原因是吸油管路上的阻力过大或补油量不足。如泵的转速过大，油箱中液面过低，进油管漏气，滤油器堵塞等。
(2)泄漏量过大。原因是泵的间隙过大，密封不良造成。如配油盘被金属碎片、铁屑等划伤，端面漏油；变量机构中的单向阀密封面配合不好，泵体和配油盘的支承面有砂眼或研痕等。可以通过检查泵体内液压油中混杂的异物判别泵被损坏的部位。
(3)倾斜盘倾角太小，泵的排量少，这需要调节变量活塞，增加斜盘倾角。
中位时排油量不为零
ATOS柱塞泵的斜盘倾角为零时称为中位，此时泵的输出流量应为零。但有时会出现中位偏离调整机构中点的现象，在中点时仍有流量输出。其原因是控制器的位置偏离、松动或损伤，需要重新调零、紧固或更换。泵的角度维持力不够、倾斜角耳轴磨损也会产生这种现象。
ATOS柱塞泵输出流量波动
ATOS柱塞泵输出流量波动与很多因素有关。对变量泵可以认为是变量机构的控制不佳造成，如异物进入变量机构，在控制活塞上划出阶痕、磨痕、伤痕等，造成控制活塞运动不稳定。由于放大器能量不足或零件损坏、含有弹簧的控制活塞的阻尼器效能差，都会造成控制活塞运动不稳定。流量不稳定又往往伴随着压力波动。这类故障一般要拆开液压泵，更换受损零部件，加大阻尼，提高弹簧刚度和控制压力等。
1、ATOS柱塞泵球头松动毛病机理剖析
因为制作误差或液压泵在作业进程中的压力冲击，常常使柱塞球头与球窝沉凹变形使球头与球窝间隙增大，然后发生柱塞球头松动的毛病。
2、小波信号消噪处理
液压泵的作业环境通常对比恶劣，其工况受环境的影响较大，通常在泵出口检查到的信号含有很大的噪声。实验标明，液压泵出口检查到的压力信号和振荡信号体现出以下特色：
①信号的频谱分布很宽、波形凌乱，规律性差；②时变与非平稳性体现显着。因而，根据这两种信号的毛病特征获取十分艰难，有必要对检查的信号进行消噪处理。小波剖析是现在较有用的信号处理办法，它能够同时在时域和频域中对信号进行剖析，能有用地区别信号中的突变部分和噪声，完成信号的消噪。
ATOS柱塞泵出口振荡信号及其小波消噪后的信号，选择小波消噪的大局阈值为1.049。很显着，检查信号中包含了很多搅扰信号，很难简略地使用检查到的振荡信号进行有用的毛病确诊。为了消除搅扰影响，经过小波处理，能够有用地消除泵出口振荡信号中所包含的噪声，有利于毛病特征的获取。
3、信息交融毛病确诊办法
信息交融是将多源信息加以智能组成，发生比单一信息源更准确、容错性和鲁棒性更强的估计和判断‘2’。因为液压泵出口检查到的信息弱小，易于被搅扰所吞没，很难使用单个传感器的检查信号进行弱小毛病特征的有用确诊。选用的信息交融毛病确诊进程，行将振荡信号和压力信号进行小波消噪处理，使用统计剖析获取有用特征信息，选用主成分剖析有用解耦各毛病特征间的相关性，削减毛病特征的维数，选用改善算法的BP神经网络完成液压泵球头松动毛病确诊。
atos阿托斯柱塞泵输出压力是由负载决定的
