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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(chǎng)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)

:為了解決變分模態(tài)分解的參數(shù)選取問(wèn)題并更準(zhǔn)確的提取軸承故障特征信息,提出了一種多目標(biāo)優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關(guān)系數(shù)和峭度的目標(biāo)函數(shù)以及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),將VMD的參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)優(yōu)化的帕累托(Pareto)問(wèn)題。首先,利用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(MOPSO)對(duì)三個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集;其次,對(duì)Pareto解集用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià),確定出VMD的比較好參數(shù)組合;利用已確定的比較好參數(shù)組合對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行VMD分解,得到若干本征模態(tài)分量(IMFs);再利用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇出比較好IMF,提取故障特征。仿真信號(hào)和實(shí)際軸承振動(dòng)信號(hào)分析結(jié)果表明所提方法的有效性。關(guān)鍵詞:變分模態(tài)分解;故障診斷;信息熵;峭度;多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是科學(xué)探索的重要工具。軸承壽命預(yù)測(cè)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)備

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

軸承是機(jī)械設(shè)備中支撐轉(zhuǎn)軸運(yùn)轉(zhuǎn)的重要零部件,被***運(yùn)用于交通、工程機(jī)械等重要領(lǐng)域。隨著機(jī)械設(shè)備對(duì)旋轉(zhuǎn)速度以及載荷要求的逐步提高,對(duì)軸承的性能要求也隨之升高,其一旦出現(xiàn)故障,機(jī)械設(shè)備就無(wú)法正常運(yùn)行,造成經(jīng)濟(jì)損失及人員傷亡。因此,及時(shí)準(zhǔn)確診斷軸承故障變得很有必要。但是,軸承運(yùn)行環(huán)境中的噪聲較大,采集到軸承微弱故障的振動(dòng)信號(hào)中含有大量的信號(hào)冗余軸承的運(yùn)行狀態(tài)就變得較為困難,因此,需要合理且有效地振動(dòng)信號(hào)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(yù)測(cè)測(cè)試臺(tái),主要由三相異步電動(dòng)機(jī),聯(lián)軸器,雙支撐軸承座單元,測(cè)試軸承、溫度監(jiān)測(cè)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(fù)載顯示模塊,轉(zhuǎn)速脈沖輸出模塊,等模塊組成。上海行星齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)滑動(dòng)軸承油膜故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。

軸承壽命預(yù)測(cè)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)備,故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

.滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發(fā)生故障,因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷和全壽命預(yù)測(cè)從而實(shí)現(xiàn)故障單期預(yù)警和精確的維修決策,避免故隙引發(fā)的事故BTS100軸承壽命預(yù)測(cè)測(cè)試臺(tái),可以開(kāi)展軸承壽命加速實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)原理就是在不改變軸承失效機(jī)理,不增加新的失效模式的前提下,通過(guò)提高試驗(yàn)軸承應(yīng)力水平的方法來(lái)加速其失效進(jìn)程,然后再根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論估算出正常應(yīng)力下軸承的壽命的數(shù)據(jù)。軸承外圈的故障特征信息被噪聲所包圍。用本文所提方法對(duì)軸承外圈故障信號(hào)進(jìn)行分析,多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(參數(shù)與“4.仿真信號(hào)分析”的設(shè)置相同)優(yōu)化VMD參數(shù)得到的Pareto解集及目標(biāo)值如表2所示。從表2中可以看出,當(dāng)**以信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)其中一個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)時(shí),參數(shù)組合選擇序號(hào)11時(shí),f3**小,即相關(guān)系數(shù)取得**大值,而其對(duì)應(yīng)的信息熵和峭度既不是較優(yōu)值也不是**差值,一方面說(shuō)明相關(guān)系數(shù)和峭度以及信息熵之間是沒(méi)有***的,另一方面說(shuō)明如果**以相關(guān)系數(shù)評(píng)價(jià)時(shí),并沒(méi)有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性,在此參數(shù)組合下,對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解

實(shí)驗(yàn)臺(tái)推廣關(guān)鍵詞(2024xin)MachineryFaultSimulator(機(jī)械故障模擬器)machinefaultsimulator(機(jī)器故障模擬器)Bearingdegradationtestbench(軸承退化試驗(yàn)臺(tái))DrivetrainDiagnosticsSimulator(動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)診斷模擬器)MachineryFault&RotorDynamicsSimulator(機(jī)械故障與轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)模擬器)RollerBearingDefectSimulator(滾子軸承故障模擬器)Motorfaultdiagnosissimulator(電機(jī)故障診斷模擬器)Motor-GeneratorExperimentalApparatus(發(fā)電機(jī)故障模擬裝置)BearingPrognosticsSimulator(軸承預(yù)測(cè)性模擬器)GearboxPrognosticsSimulator(齒輪箱預(yù)測(cè)模擬器)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的功能十分強(qiáng)大。

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模擬器)Portablevibrationsimulator(便攜式振動(dòng)模擬器)MachineVibrationSimulator(機(jī)械振動(dòng)模擬器)Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator(機(jī)械振動(dòng)-軸對(duì)中模擬器)MachineryFaultSimulator–Lite(機(jī)械故障模擬器-簡(jiǎn)裝版)MachineryFaultSimulator–Magnum(機(jī)械故障模擬器-完整版)Balancing–AlignmentTrainer(動(dòng)平衡-對(duì)中訓(xùn)練臺(tái))MachineVibration&GearboxSimulator(機(jī)械振動(dòng)-齒輪箱模擬器)Wind-turbinesimulator(風(fēng)力渦輪模擬器)Geardrivesimulator(齒輪箱傳動(dòng)模擬器)ElectricalAnalysisSimulator(電氣分析模擬器)CustomizedSimulator(定制模擬器)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是研究故障行為的重要平臺(tái)。診斷故障故障機(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)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境需要嚴(yán)格把控。軸承壽命預(yù)測(cè)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)備

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)軸承壽命預(yù)測(cè)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)備

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