液压系统工作过程中,泵的突然断电或者阀门的突然关闭将在管路中引起压力脉动,低压管路中的压力脉动过程往往伴随气泡和气穴的产生及破灭。气泡和气穴的产生不仅会严重影响液压泵和液压系统的性能,而且会对压力脉动产生很大的影响。合理地预测伴随气泡和气穴的低压液压管路中瞬态压力脉动,对于正确分析和合理设计液压泵和液压管路系统是十分重要的。由于遗传算法存在搜索效率低、对于复杂优化问题寻优时间长等不足,为了合理预测伴随气泡和气穴的低压液压管路瞬态压力脉动过程,并对模型中参数进行准确和高效地辨识,本文提出了用并行遗传算法对低压液压管路瞬态压力脉动模型进行参数辨识的新方法。本文给出了低压液压管路瞬态压力脉动数学模型和摩擦力项数学模型,建立了气泡体积和气穴体积变化数学模型,确定了辨识参数,即液压油中初始气泡气体、气体析出时间常数和气体溶解时间常数。基于局域网和Windows/MATLAB,建立了并行软硬件计算平台,实现了MATLAB多机通讯。构造了基于最小二乘法的适应度函数,结合Distributed Computing Toolbox(DCT)、Genetic Algorithms and Direct Research (GADS)和Simulink,实现了适应度函数在PC机群上的同步并行计算,从而实现了基于MATLAB的并行遗传算法。采用并行遗传算法,对低压液压管路瞬态压力脉动数学模型进行了的参数辨识,得到了参数辨识后的低压液压管路瞬态压力脉动数学模型。通过实验研究,得到了实验压力脉动曲线和实验气泡、气穴现象摄像数据。仿真结果和实验结果的比较表明在低压液压管路瞬态建模中,用并行遗传算法辨识模型中未知参数的方法是可行的。通过并行遗传算法和基本遗传算法寻优时间的比较表明,采用并行遗传算法对低压液压管路瞬态模型进行参数辨识更加高效。