消防水中XK代表什么

1、按长按“清除”键，直到出现CENTR，按“8”，即可，标定好以后，自动重新初始化。

2、把仪表后面的针头3和6短路就可以了。

3、把电池组取掉后装上，再按重启键。

4、如果还有说明书就按照说明书恢复出厂设置，如果没有，看一下你的型号，去网上找一下，根据说明书设置恢复出厂设置，仔细找找电子秤上有没有复位按钮或者开关，有的话，复位一下。

自动变速器打滑的的故障原因：

1.液压油油面太低。

2.液压油油面太高，运转中被行星排剧烈搅动后产生大量气泡。

3.离合器或制动器摩擦片、制动带磨损过甚或烧焦。

4.油泵磨损过甚或主油路泄漏，造成油路油压过低。

5.单向超越离合器打滑。

6.离合器或制动器活塞密封圈损坏，导致漏油。

7.减振器活塞密封圈损坏，导致漏油。

捷豹 XK8

xk的动力装置进行了重大更新，推出了更大、动力更强劲的4.2升v8发动机（300bhp自然吸气和400bhp增压版本）、先进的6速自动变速装置和更多重要特性，包括紧急刹车辅助系统（可以在紧急情况下增加刹车力量）和动态稳定控制装置。这一系列变动赋予2003年的xk系列强大的技术竞争力。同时，xk设计的最新调整在保持该款车型基本特性的同时，使它更富流行气息。

32气门、4.2升自然吸气aj-v8发动机在6000转/分钟时的功率为300马力。最大扭矩在4100转/分钟时为420nm。该发动机排量为4196cc，带有4个凸轮轴和标准的6速zf 自动变速器，仅需6.1秒即可推动xk从0加速到100公里/小时，最高限速为250公里/小时。

凭借在6100转/分时可以实现的400马力的强劲动力，捷豹的4.2升增压aj-v8发动机使xkr成为同档车型中动力最强劲的一款。增压发动机在3500转/分钟时提供了出色的553nm的扭矩。更为重要的是，出色的增压发动机扭矩提供了优异的啮合性能以及瞬间加速能力，以保证安全。

4.2升发动机增加的排量和较长的进程显著提高了行驶性能和发动机动力，同时，在发动机速度较低时优势尤为明显。原发动机比较高的压缩比（10.5：1）被提高到11：1。这显著提高了发动机的燃烧效率。进气歧管也进行了改进，以提高灵敏度。全新的进气歧管显著提高了发动机在整个量程范围内的性能，提高了采用90度v型布置的8个气缸的空气、燃料分配情况，这一举措充分改进了燃料系统，减少了冷车启动排放量，同时改进了低排放量/高经济性标准。凸轮轴可变相位（vcp）采用了一种更加灵敏的叶片式设计，显著改进了凸轮轴正时，同时，为不同速度提供了合适的扭矩，并改进了怠速稳定性和减少了排放物。增压发动机特性包括带有油冷喷嘴的锻造活塞、叶片密度较大的中冷器和定制并联输油泵系统。吸气系统也进行了修改，为增压器上的气箱、低损耗进气管和排气管提供了两个进气口。发动机整体的改进得益于静音驱动链和改进的降噪性能。aj-v8设计赋予全新的4.2升发动机的重大特性包括紧凑、轻便和坚固的气缸体，这些确保了改进的完成，以及效率的提升。

其他特性包括一个完善的32位发动机管理系统以及每气缸侧两个链条驱动的顶置凸轮轴，用于直接作用于推杆进而驱动每气缸的四个气门运动。

XK3190-A9 仪表是非常普遍的一款地磅仪表，因为地磅安装，维护，质量，精确度，质保金，质检费 软件等一系列问题，地磅厂家或者当地技术监督局 可能会再仪表上设置到期密码。 这是普遍现象。如果到期了，只有拿仪表锁的内码 告知地磅厂家，地磅厂家 也算不出解锁密码的 也是得打电话到上海耀华找相关负责的部门区域经理算出解锁码。 所以客户自己也不要指望，自己打电话给耀华得到解锁码。 唯一的办法：最笨的办法或许最有效：换同一款 同型号的新仪表XK3190-A9重新标秤。。。

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1977年海狮泵业前身江苏新亚化工机械总厂成立

1998年完成集体企业改制，江苏海狮泵业正式成立

2000年通过ISO环境、质量、职业健康体系认证

2006年HXK旋壳泵通过部级科技成果鉴定，实现旋壳泵产品国产化

2009年通过国家高新技术企业认定

2012年江苏海狮泵业城西大道新厂区建成投用

2012年通过美国石油协会API-Q1管理体系认证

2012年江苏省核电泵水力开发工程技术中心成立

2013年获得核电泵设计、制造许可，成为江苏唯一、全国十余家之一的核级泵设计制造企业

2015年获江苏省企业技术中心认定

2015年HZA、HDF等系列产品通过欧盟CE认证

2016年与上海核工院联合成立核电泵联合研发和试验中心

2016年与上海核工院联合成立核电厂水下检修技术联合研发和试验中心成立

2018年高端化工离心泵研发项目获江苏省科技一等奖

2020年成为中伟集团成员企业，步入发展快车道

模式选择中,点击可切换暖风和冷风选择热风就可以制热。

空调即空气调节器（Air Conditioner）。是指用人工手段，对建筑或构筑物内环境空气的温度、湿度、流速等参数进行调节和控制的设备。

一般包括冷源/热源设备，冷热介质输配系统，末端装置等几大部分和其他辅助设备。主要包括，制冷主机、水泵、风机和管路系统。末端装置则负责利用输配来的冷热量，具体处理空气状态，使目标环境的空气参数达到一定的要求。

空调是现代生活中人们不可缺少的一部分，空调为人们提供了凉爽，但同时空调常开也易引起疾病，如“空调病”等，需要慎用。

公元前1700年左右，巴比伦人已发明一种古式的空气调节系统，利用装置于屋顶的风杆，以外面的自然风穿过凉水并吹入室内，令室内的人感到凉快。

19世纪，英国科学家及发明家麦可·法拉第（Michael Faraday），发现压缩及液化某种气体可以将空气冷冻，此现象出现在液化氨气蒸发时，当时其意念仍停留于理论化。

1842年，佛罗里达州医生约翰·哥里（John Gorrie）以压缩落成的新大楼设有中央空调。一名新泽西州Hoboken的工程师Alfred Wolff协助设计此崭新的空气调节系统，并把技术由纺织厂迁移至商业大厦，他被认为是令工作环境变得凉快的先驱之一。

迄今为止，国内外有2种实现泵恒流量调节的方法：一种是在泵的主油路上设置一流量敏感装置，将流量信号转换为压差、位移、力或电压信号，再将其与给定信号比较实现流量反馈调节，达到泵恒流量输出；另一种是采用泄漏电补偿方法，通过检测泵的负载压力、油温等参数由补偿数学模型间接辨识出泵的实际输出流量误差，并对泵的给定信号进行电补偿修正，以达到使泵的输出流量恒定。这2种方法均能较为满意地实现泵恒流量控制。但是，前者因在主油路上直接检测负载流量，不可避免地带来了附加的节流功率损失；后者由于须先通过实验确定补偿数学模型中的变量系数，建模工作变得繁琐。同时由于模型是近似线性的，因而精度也受到一定影响。

液压泵流量调节系统因受流量—压力特性、滞环特性、死区特性以及粘温特性、质量惯性等的影响，是典型的非线性和时变系统〔1〕。运用传统的经典控制方法控制液压泵流量调节系统，难以获得满意的控制效果，特别是在工程应用中，当工况发生较大变化使调节系统参数发生较大变化时，会使系统的控制性能明显下降，甚至不能满足工程要求〔2〕。

笔者在分析液压泵恒流量调节方式和特点的基础上，提出一种采用神经网络辨识负载流量原理实现液压泵恒流量调节的新方法。结合此方法，提出一种基于模糊神经网络的智能学习控制方法，并将其应用于电液比例恒流量调节轴向柱塞泵的控制。

1 基于负载流量神经网络模型的液压恒流泵原理

液压泵输出的负载流量实际上是由泵的排量、负载压力、流体介质粘度、泵轴转速等变量决定的复杂的非线性多元函数，很难用精确的数学模型表示。神经网络因其自身的结构特点，具有逼近任何非线性函数的能力、对复杂不确定系统自学习能力和高度的并行运算能力〔3〕。因此，可以利用神经网络的特性建立负载流量的神经网络模型并将此模型作为负载流量辨识器引入液压泵流量调节系统中，通过检测各变量间接辨识出泵的实际输出流量，再将其与给定信号比较，实现流量反馈调节，达到恒流量输出。其原理见图1。

这里，用做负载流量辨识器的神经网络须经学习训练得到。我们采用3层前馈神经网络。由于流体介质粘度主要受温度和压力影响，且泵轴转速变化对负载流量影响相对较小，所以我们从工程应用角度出发，选取泵的负载压力、排量、液体温度作为网络的输入，泵的负载流量作为网络的输出，并采取归一化处理。隐层和输出层的激励函数取为Sigmoid函数

式中，neti为第i个神经元的输入；θi为阈值。训练网络的指标函数定义为

式中，Yp为第p个学习样本；Op为相应的网络实际输出；n为训练样本数。采用最速下降法调整输入层和隐层、隐层和输出层之间的权重、使E达到最小，即第k次迭代的权重修正为

式中，l=1,2；β为学习率，β∈(0,1)；α为惯性系数。通过调整、以及θi，可实现对负载流量的建模估计。

从现场采集来的数据通常都会存在各种干扰噪声，为了最大限度地避免这些噪声对网络建模的干扰，我们在利用神经网络学习建模时，采用了一种分组训练检验的方法，即将获得的样本数据分成两组，一组数据用来训练网络，而另一组数据用来评价网络的映射学习结果。网络误差的评估公式定义为

式中，m为测试样本数；Yj为第j个测试样本；Oj为相应的网络实际输出。实验证明该方法对提高建模精度是有效的。

由于负载流量与各变量的非线性函数关系可以通过调整神经网络的权重和阈值得到，因此避免了采用最小二乘多项式拟合方法建立流量补偿数学模型时，必须由实验确定各自变量系数所带来的麻烦。而且，这种基于负载流量神经网络模型的恒流泵也避免了传统的恒流泵因在主油路上直接检测负载流量所带来的附加的节流功率损失。从理论上讲，以零功率损失实现了液压泵的恒流量调节。

图1 基于负载流量神经网络模型的液压恒流泵原理

2 基于模糊神经网络的恒流泵智能学习控制

根据液压泵流量调节系统具有时变和非线性的特点，结合上面提出的这种采用神经网络辨识负载流量原理实现液压泵恒流量调节的新方法，我们设计了基于模糊神经网络的恒流泵智能学习控制系统，其结构原理见图2。  控制器由模糊神经网络控制器和定增益线性控制器复合构成。模糊神经网络FNN控制器采取常用的二维输入一维输出结构。网络的Ⅰ层、Ⅱ层对应于模糊规则的前件，隶属函数取高斯基函数f()=exp〔-(xk-aik)2/〕(i=1,…，7，k=1,2)；Ⅲ层、Ⅳ层对应规则后件。网络的输入端分别对应流量理想设定和负载压力，这样会使模糊神经网络能在理想的流量轨迹附近学习，并能实现系统状态的动态补偿。定增益线性控制器作为系统反馈控制器可以避免神经网络控制初始误差，并提供神经网络学习信号，起控制器与学习机制双重作用。这里引入智能调节器的目的是对系统运行状态进行评价，根据偏差及其变化情况在线调整定增益线性控制器(PID控制器)的参数和学习算法中的学习因子。智能调节器由一系列产生式规则组成，它的建立基于如下几条规则：①若偏差及其变化很小，则比例、积分、微分作用减弱；②偏差为正时，若偏差较小，则比例、积分作用增强，微分作用减弱；③偏差为负时，若偏差较大，则积分、微分作用减弱；④若偏差增加，则学习因子减小，反之，则学习因子增大。其中，规则①比例、积分、微分作用减弱是为了保持控制提高控制精度；规则②比例、积分作用增强和微分作用减弱是为了减小静差提高控制精度；规则③减弱积分、微分作用是为了兼顾稳定性与调节精度；规则④是为了提高算法的稳定性和收敛速度。总结以上规则和分析，给出系统的控制算法如下：

调节器：

if(｜e(t)｜＜e1∩｜c(t)｜＜c1)

then(k1=α1,k2=β1,k3=γ1)

if(e(t)＞0∩e(t)＜e2)

then(k1=α2,k2=β2,k′3=γ2)

if(e(t)＜0∩e(t)＜-e3)

then(k1=α3,k2=β3,k3=γ3)

if(e(t)c(t)＜0)

then(ψ=λ1)

if(e(t)c(t)＞0)

then(ψ=λ2)

else(k1=1,k2=1,k3=1,ψ=1)

控制器：

PID控制器

u1(t)=u1(t-1)+k1kp(e(t)-e(t-1))+k2kie(t)+K3kd(e(t)-2e(t-1)-e(t-2))

FNN控制器

这里

e(t)=Q*(t)-Q(t)=Q*(t)-�φ(p(t),q(t),T(t))

控制率

u(t)=u1(t)+u2(t)

权重调整

�  以上各式中，e(t)、c(t)分别为当前时刻的偏差和偏差变化率；�φ(*)为负载流量神经网络辨识器的输入输出映射函数；Q*(t)、Q(t)、q(t)、p(t)和T(t)分别为流量理想设定、负载流量、变量泵排量、负载压力和油液温度；e1、e2、e3和c1为偏差和偏差变化率的阈值；kp、ki、kd分别为PID比例、积分、微分项系数；k1、k2、k3和ψ分别为PID参数和学习因子的动态修正因子；α1、β1、β3、γ1、γ2、γ3、λ2(均小于1)和α2、β2、α3、λ1(均大于1)为修正因子取值，这些参数均可现场调整。

图2 基于模糊神经网络的恒流泵智能学习控制系统

3 在电液比例恒流量调节轴向柱塞泵中的应用

应用上面提出的智能学习控制算法，我们对所研制的电液比例恒流量轴向柱塞泵流量调节系统进行了大量的试验研究。在建立负载流量神经网络模型时，测取90个试验样本，其中40个样本组成训练样本组，另50个样本组成检验样本组。取30个隐层节点，学习率取0.6，惯性系数取0.1，经10 000次左右的迭代学习后，误差即可小于0.001。FNN控制器先经在线学习训练后再关闭训练投入使用。图3和图4为采用流量压差反馈原理的恒流泵在PID控制下的正弦跟踪控制和变轨迹跟踪控制曲线。图5和图6为采用神经网络辨识负载流量原理的恒流泵在FNN与PID复合控制下的在线学习正弦跟踪控制和停止训练后的变轨迹跟踪控制试验曲线。以上各图中，曲线1为期望轨迹，曲线2为实际轨迹。从中可以看出，基于新调节原理和控制方法的恒流泵的控制精度和鲁棒性明显提高。

图7和图8为采用新调节原理和控制方法的恒流泵的稳态负载特性和流量阶跃输入响应特性试验曲线，从中可看出，该泵具有良好的稳态特性和动态特性。

图3         图4

图5         图6

图7         图8

4 结论

本文提出的采用神经网络辨识负载流量原理实现液压泵恒流量调节的新方法，不仅能够解决

直接检测负载流量方法带来功率损失的问题，也能够避免泄漏电补偿方法建模时的麻烦。这为液压泵实现恒流量调节提供了既经济又有效的工程实用方法。结合此方法提出的基于模糊神经网络的恒流泵智能学习控制方法，比传统的控制方法具有更优良的控制品质。