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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)

采集器模擬信號(hào)調(diào)理電路采用模塊化設(shè)計(jì),出廠前通道模塊可配置,可擴(kuò)展,其中前8通道兼容IEPE、4-20mA、電壓采集,后4通道出廠前可配置4-20mA、電壓、PT100/PT1000采集?!裢獠?8~36V寬范圍電壓供電,可適用于大部分工業(yè)用電場(chǎng)合?!裰С諭EPE模式、電壓、電流模式輸入,包括使用4mA電流源耦合以及直流耦合?!衩客ǖ?5600Hz、12800Hz、6400Hz、3200Hz、1600Hz(可選)的采樣率。●每通道10Vpp的輸入范圍?!馡EPE模式每通道0.1Hz的高通濾波器,10KHz的低通濾波器。模塊化設(shè)計(jì),前8通道兼容IEPE故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的可靠性備受認(rèn)可。無(wú)錫故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)視頻

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

HOJOLO自主開(kāi)發(fā)的智能在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)平臺(tái),以結(jié)構(gòu)安全和設(shè)備故障預(yù)測(cè)為導(dǎo)向,深度融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云/邊緣計(jì)算、人工智能以及數(shù)字孿生等先進(jìn)理念,可廣泛應(yīng)用于橋梁、房屋、隧道、邊坡、大壩、港機(jī)、機(jī)械設(shè)備、電力設(shè)施以及武器裝備等結(jié)構(gòu)或設(shè)備的在線監(jiān)測(cè)與健康管理。系統(tǒng)特點(diǎn)結(jié)構(gòu)信息管理支持用戶自定義編輯結(jié)構(gòu)信息,內(nèi)置地理位置地圖,支持導(dǎo)入大部分主流格式的2D圖形或3D實(shí)體模型用于測(cè)點(diǎn)布設(shè)可視化展示狀態(tài)顯示支持自定義大屏展示界面的設(shè)計(jì)與主題管理,豐富的數(shù)據(jù)展示模塊,多維度直觀顯示被監(jiān)測(cè)對(duì)象的實(shí)時(shí)/歷史工作狀態(tài)、報(bào)警等信息測(cè)點(diǎn)設(shè)置支持自定義創(chuàng)建與編輯測(cè)點(diǎn),包括測(cè)點(diǎn)的基本信息、采樣設(shè)置、實(shí)時(shí)分析和存儲(chǔ)設(shè)置等。支持分析點(diǎn)數(shù)以及數(shù)據(jù)稀釋規(guī)則自定義,優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),合理有效利用服務(wù)器存儲(chǔ)空間云南故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)廠家故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)在研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

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離心風(fēng)機(jī)故障植入試驗(yàn)平臺(tái)機(jī)械故障仿真測(cè)試臺(tái)架風(fēng)力發(fā)電故障植入試驗(yàn)平臺(tái)直升機(jī)尾翼傳動(dòng)振動(dòng)及扭轉(zhuǎn)特性..直升機(jī)齒輪傳動(dòng)振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入綜合試驗(yàn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入輕型綜合試驗(yàn)臺(tái)行星齒輪箱故障植入試驗(yàn)平臺(tái)高速柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)行星及平行齒輪箱故障植入試驗(yàn)臺(tái)剛性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)軸系試驗(yàn)平臺(tái)電機(jī)可靠性研究對(duì)拖試驗(yàn)平臺(tái)往復(fù)壓縮機(jī)軸瓦傳統(tǒng)故障診斷方法需要人工提取特征,費(fèi)時(shí)耗力且敏感特征設(shè)計(jì)困難,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法雖然不需要人工進(jìn)行特征提取,但模型存在梯度或消失問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域有明顯優(yōu)勢(shì),常用的振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻圖像處理方法如小波變換、短時(shí)傅里葉變換等在將一維信號(hào)轉(zhuǎn)為二維圖像時(shí)可能會(huì)丟失信號(hào)的時(shí)間依賴性,

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。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是科學(xué)研究的重要平臺(tái)。

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PT300測(cè)試臺(tái)組成:測(cè)試臺(tái)主要由微型直流電機(jī)、調(diào)速器、雙支撐軸承、動(dòng)平衡轉(zhuǎn)子盤(pán)、軸承、齒輪、轉(zhuǎn)軸、傳感器支架、減震基礎(chǔ)底座等組成,采用微型模塊化設(shè)計(jì),可用于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)點(diǎn)分散的大型結(jié)構(gòu)靜力試驗(yàn)、擬靜力試驗(yàn)、疲勞試驗(yàn)等場(chǎng)合,能捕準(zhǔn)確捉材料由彈性區(qū)域進(jìn)入塑性區(qū)域整個(gè)過(guò)程的緩變信號(hào)。主要特點(diǎn)●采集器與控制器之間采用RS485總線星型連接●每個(gè)控制器可以控制8個(gè)采集器,每個(gè)采集器8通道或16通道可選●控制器支持POE供電、NTP同步,故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的使用方法需要熟練掌握。貴州故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

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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、分析和顯示無(wú)錫故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)視頻

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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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