提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖,處理后的樣本經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別,可實現(xiàn)往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法,可無需考慮工藝變化、環(huán)境改變等造成示功圖圖形改變的因素,這樣示功圖的處理方式...
TwinRotorSimulator(雙轉(zhuǎn)子模擬器)VibrationMonitoringandDiagnosticsLab(振動監(jiān)測和診斷實驗室)MachineryFaultSimulatorsystem(機械故障模擬系統(tǒng))MachineryFaultSignatureSimulator(機械特征模擬實驗臺)Simulateurdepronosticsderoulements(軸承壽命模擬器)bearingfaultsimulator(軸承故障模擬器)MachineryFaultSimulatorShortVersion(機械故障模擬器簡單版)MachineryFaultSimulatorMicroVersion(機械故障模擬器微型版)Desbancsd’essaisdédiésàl’analysevibratoire(用于振動分析的測試臺)FreeAndForcedVibrationAnalysisSetupBearingFaultDemonstrator(滾子軸承故障演示臺)VibrationAnalysisTrainer(振動分析培訓臺)Rotorbearingfailuremechanismresearchsimulationtestbench(轉(zhuǎn)子軸承故障機理研究模擬實驗臺)Comprehensivefaultsimulationtestbedforrotorandgearbox(轉(zhuǎn)子、齒輪箱綜合故障模擬實驗臺)Beltdrivefaultsimulationkit(皮帶故障套件)DataAcquisitionSystem(數(shù)據(jù)采集系統(tǒng))Simuladordefallasdeequilibrioyrodamientos(動平衡和軸承模擬器)滑動軸承油膜故障機理研究模擬實驗臺。黑龍江便攜式故障機理研究模擬實驗臺
軸承是機械設(shè)備中支撐轉(zhuǎn)軸運轉(zhuǎn)的重要零部件,被***運用于交通、工程機械等重要領(lǐng)域。隨著機械設(shè)備對旋轉(zhuǎn)速度以及載荷要求的逐步提高,對軸承的性能要求也隨之升高,其一旦出現(xiàn)故障,機械設(shè)備就無法正常運行,造成經(jīng)濟損失及人員傷亡。因此,及時準確診斷軸承故障變得很有必要。但是,軸承運行環(huán)境中的噪聲較大,采集到軸承微弱故障的振動信號中含有大量的信號冗余軸承的運行狀態(tài)就變得較為困難,因此,需要合理且有效地振動信號處理方法提取軸承的故障特征,這故障診斷的關(guān)鍵,BTS100軸承壽命預測測試臺,主要由三相異步電動機,聯(lián)軸器,雙支撐軸承座單元,測試軸承、溫度監(jiān)測模塊、轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)及轉(zhuǎn)速顯示模塊,徑向及軸向液壓油站加載系統(tǒng)、負載顯示模塊,轉(zhuǎn)速脈沖輸出模塊,等模塊組成。無錫故障機理研究模擬實驗臺批發(fā)轉(zhuǎn)子軸承故障機理研究模擬實驗臺。
搭建PT500機械故障實驗臺過程中,在實驗臺關(guān)鍵位置設(shè)置4個三向加速度傳感器,共計12個信號采集通道用以測取軸承座振動信號。實驗臺共設(shè)置4個軸承座,各傳感器通過信號采集通道與軸承座連接,由于軸在運轉(zhuǎn)過程中不同方向的振動信號不同,將各傳感器的三個信號采集通道分別布置在軸承座的兩個徑向方向x、y與一個軸向方向z上,各軸承座與其連接通道在實驗臺中的位置如圖6所示。圖6中Ⅰ~Ⅳ為四個軸承座,Ch1~12對應12個信號采集通道,以CH1~3為例的三個方向通道布置位置如圖中右側(cè)所示,ChV對轉(zhuǎn)速進行測量,P為負載盤。轉(zhuǎn)子實驗臺通過兩個負載盤進行質(zhì)量不平衡轉(zhuǎn)動實驗以模擬轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的6種故障狀態(tài),每種狀態(tài)的質(zhì)量塊數(shù)量及分布情況如表2所示。在安裝質(zhì)量盤的過程中,單個負載盤負載時,將質(zhì)量塊集中布置;兩個負載盤同時負載時,質(zhì)量塊的安裝位置呈180°。
軸承故障診斷方法,并用仿真信號和實際軸承振動信號對所提方法進行了驗證,結(jié)果表明該方法能夠準確地提取出軸承故障特征數(shù)據(jù),進而實現(xiàn)軸承故障的精確診斷。)綜合考慮了軸承故障的周期性、沖擊性以及與原始信號相關(guān)性的特點,構(gòu)建了信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)的目標函數(shù)以及綜合評價指標,通過目標函數(shù)和綜合評價指標選取并確定了比較好的參數(shù)組合。(3)利用綜合評價指標選取比較好的IMF,通過實驗信號和仿真信號的分析,表明選取的比較好IMF含有較豐富的軸承故障信息,能夠?qū)崿F(xiàn)軸承故障位置的精確診斷。不同故障類型電機電流信號,以及振動頻譜信號與正常電機的信號之間的對比。?負載對于故障電機振動現(xiàn)象的影響;?不同類型的電機缺陷對于振動信號的敏感性;?在變頻器模式下,振動頻譜信號的干擾識別;?轉(zhuǎn)子不平衡的識別,以及對振動影響;?采用振動頻譜分析對于軸承故障的識別;?設(shè)備基礎(chǔ)松動現(xiàn)象的研究與識別;?不對中對設(shè)備振動及噪聲的影響;?電機在不同模式下運行的振動信號對比(直接驅(qū)動與變頻器驅(qū)動);?頻譜分析與信號處理的學習;故障機理研究模擬實驗臺的操作要嚴格遵守規(guī)定。
PT650電機電氣故障測試臺,是一種在一款實驗平臺上模擬各種電機缺陷和機械常見故障的實驗裝置。它可以同時測試電氣和機械故障,以獲得相同運行狀態(tài)條件下有價值的數(shù)據(jù)。它是一臺可以應用于各種領(lǐng)域的實驗平臺,如電機故障的深入研究、科研院校,振動課程的培訓、設(shè)備診斷人員的振動分析研究、培訓和噪聲振動工程師的認證測試。它是一種能夠?qū)崿F(xiàn)各種故障特征重現(xiàn)的實驗臺,對工程師和維護人員來說,這是必不可少的。它是一種特殊設(shè)計的產(chǎn)品,除了一般的機器故障特征外,還易于分析和學習電機故障。在實際工程中,往往使用傅里葉算法進行信號的頻譜分析,但是部分環(huán)境下采集的信號使用傅里葉算法分析效果并不理想,例如盾構(gòu)機工作時的振動和聲音信號、機車走行部時的振動和聲音信號等,由于其背景噪聲能量很大,導致有用信號能量相對較小,信號的分析結(jié)果主要由噪聲主導,這時傅里葉分析針對此類信號顯得無能為于分區(qū)的聚類方法。故障機理研究模擬實驗臺的運行需要精心維護。機電故障機理研究模擬實驗臺廠家排名
故障機理研究模擬實驗臺的使用方法需要熟練掌握。黑龍江便攜式故障機理研究模擬實驗臺
PT650款實驗臺主要由主軸電機,聯(lián)軸器,轉(zhuǎn)速控制模塊,支撐軸承座,轉(zhuǎn)子盤作為負載機構(gòu),電渦流傳感器支架,轉(zhuǎn)速計支架,等部分組成。通過預測值與試驗值的對比分析表明,兩種不同指標的預測模型隨著油液數(shù)據(jù)的累積,不斷接近試驗值;以健康指數(shù)為指標的預測模型比以單元素為指標的預測模型更早接近試驗剩余壽命,且預測值更加接近試驗值,相較單元素模型更加準確。退化過程的剩余壽命預測及維修決策優(yōu)化模型研究.基于不確定油液光譜數(shù)據(jù)的綜合傳動裝置剩余壽命預測黑龍江便攜式故障機理研究模擬實驗臺
提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖,處理后的樣本經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別,可實現(xiàn)往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法,可無需考慮工藝變化、環(huán)境改變等造成示功圖圖形改變的因素,這樣示功圖的處理方式...
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