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故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)基本參數(shù)
  • 品牌
  • VALENIAN,瓦倫尼安
  • 型號(hào)
  • PT650
  • 類(lèi)型
  • 臺(tái)式
  • 加工定制
  • 用途
  • 高校教學(xué)
  • 電機(jī)功率
  • 15
  • 外形尺寸
  • 147X7378
  • 重量
  • 60
  • 產(chǎn)地
  • 蘇州
  • 廠家
  • 昆山漢吉龍測(cè)控技術(shù)有限公司
故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)企業(yè)商機(jī)

搭建PT500機(jī)械故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)過(guò)程中,在實(shí)驗(yàn)臺(tái)關(guān)鍵位置設(shè)置4個(gè)三向加速度傳感器,共計(jì)12個(gè)信號(hào)采集通道用以測(cè)取軸承座振動(dòng)信號(hào)。實(shí)驗(yàn)臺(tái)共設(shè)置4個(gè)軸承座,各傳感器通過(guò)信號(hào)采集通道與軸承座連接,由于軸在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中不同方向的振動(dòng)信號(hào)不同,將各傳感器的三個(gè)信號(hào)采集通道分別布置在軸承座的兩個(gè)徑向方向x、y與一個(gè)軸向方向z上,各軸承座與其連接通道在實(shí)驗(yàn)臺(tái)中的位置如圖6所示。圖6中Ⅰ~Ⅳ為四個(gè)軸承座,Ch1~12對(duì)應(yīng)12個(gè)信號(hào)采集通道,以CH1~3為例的三個(gè)方向通道布置位置如圖中右側(cè)所示,ChV對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行測(cè)量,P為負(fù)載盤(pán)。轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)通過(guò)兩個(gè)負(fù)載盤(pán)進(jìn)行質(zhì)量不平衡轉(zhuǎn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)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(pán)的過(guò)程中,單個(gè)負(fù)載盤(pán)負(fù)載時(shí),將質(zhì)量塊集中布置;兩個(gè)負(fù)載盤(pán)同時(shí)負(fù)載時(shí),質(zhì)量塊的安裝位置呈180°。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的研發(fā)需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作。青海故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)操作

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

VALENIAN測(cè)試臺(tái)是一種雙轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)結(jié)構(gòu),此臺(tái)架主要由動(dòng)力電機(jī)、內(nèi)轉(zhuǎn)軸、外轉(zhuǎn)軸(空心)、支承、輪盤(pán)、皮帶、皮帶輪、底座等構(gòu)成。其主要特點(diǎn)是:內(nèi)外2個(gè)轉(zhuǎn)子通過(guò)中介軸承耦合在一起,分別由不同的電機(jī)驅(qū)動(dòng);4個(gè)輪盤(pán)分別用來(lái)模擬低壓壓氣機(jī)、高壓壓氣機(jī)、高壓渦輪、低壓渦輪的質(zhì)量。采用直接傳遞矩陣法計(jì)算了實(shí)驗(yàn)臺(tái)架的**階臨界轉(zhuǎn)速,分析了支承剛度、轉(zhuǎn)速比、輪盤(pán)的極轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、長(zhǎng)徑比等因素對(duì)臺(tái)架臨界轉(zhuǎn)速的影響,并據(jù)此對(duì)實(shí)驗(yàn)臺(tái)架作了優(yōu)化。優(yōu)化臨界轉(zhuǎn)速后可以有效地減小運(yùn)行時(shí)的振動(dòng),顯示優(yōu)化是有效的。西藏葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域廣。

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DC24階次分析軟件特點(diǎn)?采用先進(jìn)的數(shù)字跟蹤濾波和重采樣技術(shù),對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行整周期采樣,實(shí)現(xiàn)無(wú)泄露、極陡峭的階次分析?每個(gè)瞬態(tài)信號(hào)都能連續(xù)進(jìn)行采集、分析和保存,保證了數(shù)據(jù)的完整性?數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示、分析和處理,也可事后分析包絡(luò)分析功能特點(diǎn)?軟件包絡(luò)解調(diào)?通過(guò)包絡(luò)解調(diào)技術(shù),實(shí)時(shí)測(cè)量,實(shí)時(shí)顯示包絡(luò)譜扭振分析功能特點(diǎn)?實(shí)時(shí)扭振角速度、角度計(jì)算與顯示?支持扭振徑向誤差修正,提高測(cè)試精度?實(shí)時(shí)扭振時(shí)程曲線、實(shí)時(shí)扭振角程曲線?實(shí)時(shí)頻域分析和顯示?扭振模態(tài)計(jì)算、分析和顯示

在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中,零部件的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生振動(dòng)和沖擊,包含著豐富的設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)信息[1-2]。振動(dòng)沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產(chǎn)生,其幅值大小、出現(xiàn)位置表現(xiàn)著設(shè)備的健康狀態(tài)。在航空、船舶、石油化工等領(lǐng)域的機(jī)械設(shè)備中,包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、齒輪箱、往復(fù)壓縮機(jī)、泵等,沖擊振動(dòng)是常見(jiàn)的故障模式[3-5]。因此,監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中的沖擊成分可有效反映機(jī)械部件運(yùn)行的健康狀態(tài),對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)信號(hào)沖擊成分呈現(xiàn)多頻段分布,并伴隨著噪聲干擾,不同頻率成分的沖擊在時(shí)域混疊等問(wèn)題[8-9]。以上情況,導(dǎo)致了復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的實(shí)際振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析難度,造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問(wèn)題。更進(jìn)一步地,其中一些往復(fù)機(jī)械(柴油機(jī)、往復(fù)壓縮機(jī)、往復(fù)泵等)的振動(dòng)信號(hào)的沖擊成分在時(shí)域分布上呈現(xiàn)周期性間隔特點(diǎn),與曲軸特定轉(zhuǎn)角對(duì)應(yīng)[10-12],單從回轉(zhuǎn)設(shè)備的頻域分析方法在此并不適應(yīng)。由于實(shí)際振動(dòng)信號(hào)的頻域復(fù)雜性和時(shí)域多沖擊分布特點(diǎn),因此需要對(duì)采集的振動(dòng)沖擊信號(hào)進(jìn)行頻域分解和時(shí)域沖擊的提取,為后續(xù)特征提取和故障診斷奠定基礎(chǔ)。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是研究故障的重要手段。

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GearboxDynamicsSimulator(齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái))nejvy??ímodelpronáhleddovysokootá?kovérotorovédynamiky(用于訓(xùn)練高速轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)的**模型)振動(dòng)診斷シミュレーター(振動(dòng)診斷模擬器)回転機(jī)シミュレータ(旋轉(zhuǎn)模擬器)シャフト旋回実験裝置(軸轉(zhuǎn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)裝置)振動(dòng)発生型メンテナンス実習(xí)裝置機(jī)械?設(shè)備の故障解析から設(shè)備診斷臨界速度測(cè)定実験裝置gearfaulttestplatform(齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái))AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies(齒輪箱可靠性試驗(yàn)臺(tái))ModifiedMachineryFaultSimulator(改進(jìn)升級(jí)的機(jī)械故障模擬器)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是故障研究的前沿陣地。水泵故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)使用

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。青海故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)操作

針對(duì)滾動(dòng)軸承故障類(lèi)型和損傷程度難以識(shí)別的問(wèn)題,提出一種基于變分模態(tài)分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和Gath-Geva(GG)模糊聚類(lèi)相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障分類(lèi)方法。該方法通過(guò)對(duì)已知滾動(dòng)軸承故障信號(hào)進(jìn)行VMD分解,利用分量頻率中心的大小確定分解模態(tài)的數(shù)量,將所得本征模態(tài)分量組成初始特征矩陣進(jìn)行奇異值分解;選取3個(gè)比較大奇異值作為GG聚類(lèi)算法的輸入,得到已知故障信號(hào)的隸屬度矩陣和聚類(lèi)中心;通過(guò)待測(cè)信號(hào)初始隸屬度矩陣與已知故障信號(hào)聚類(lèi)中心之間的海明貼近度識(shí)別滾動(dòng)軸承的故障類(lèi)型和損傷程度。通過(guò)滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)所述方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,瓦倫尼安教學(xué)設(shè)備桌面式齒輪故障教學(xué)平臺(tái)便攜式轉(zhuǎn)子軸承教學(xué)實(shí)驗(yàn)臺(tái)桌面式轉(zhuǎn)子軸承故障教學(xué)平臺(tái)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)研究實(shí)驗(yàn)臺(tái)故障機(jī)理研究教學(xué)平臺(tái)轉(zhuǎn)子軸承綜合故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)診斷臺(tái)轉(zhuǎn)子軸承教學(xué)平臺(tái)青海故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)操作

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提出一種往復(fù)式壓縮機(jī)示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的智能往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷流程。使用等參元?dú)w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(luò)分類(lèi)識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)往復(fù)式壓縮機(jī)自學(xué)習(xí)、智能故障診斷。使用等參元?dú)w一化方法,可無(wú)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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