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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
  • 昆山漢吉龍測控技術(shù)有限公司
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瓦倫尼安實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要用于高速旋轉(zhuǎn)軸系的轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)驗(yàn)證研究,配合多通道振動(dòng)數(shù)據(jù)采集器,上位機(jī)軟件,電渦流傳感器,振動(dòng)加速度傳感器,激光轉(zhuǎn)速計(jì),冷卻水循環(huán)系統(tǒng)使用。,多通道信號(hào)能夠更加***地表征旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài),因此融合多傳感器信號(hào)采集通道的診斷方法相較于單通道方法更能準(zhǔn)確判斷機(jī)械故障。針對(duì)利用單信號(hào)采集通道實(shí)施故障辨識(shí)方法的識(shí)別精度較低問題,提出一種融合多通道信息的集成極限學(xué)習(xí)機(jī)模式辨識(shí)方法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。首先通過布置在機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵部位的多個(gè)信號(hào)采集通道獲取振動(dòng)信號(hào),并對(duì)各通道信號(hào)分別提取相同特征,構(gòu)建與通道相對(duì)應(yīng)的特征集;其次將各特征集劃分為訓(xùn)練、測試集并分別構(gòu)建及測試極限學(xué)習(xí)機(jī),實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集通道與分類模型的一一對(duì)應(yīng);***采用相對(duì)多數(shù)投票法對(duì)各極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸出進(jìn)行整合得到集成模型,從決策層角度實(shí)現(xiàn)多通道的信息融合,并輸出機(jī)械設(shè)備故障診斷結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法相較于利用單通道信號(hào)的極限學(xué)習(xí)機(jī)具有較好穩(wěn)定性及較高辨識(shí)精度。關(guān)鍵詞:故障診斷;多通道;集成學(xué)習(xí);極限學(xué)習(xí)機(jī);故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是深入研究故障與工業(yè) 4.0 關(guān)系的基礎(chǔ)。平行軸齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)工作原理

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對(duì)試驗(yàn)臺(tái)主要零部件進(jìn)行模態(tài)分析,結(jié)果顯示各部件固有頻率遠(yuǎn)離航空發(fā)動(dòng)機(jī)各階臨界轉(zhuǎn)速,說明了試驗(yàn)臺(tái)初步設(shè)計(jì)的合理性;為提高鼠籠彈性支承剛度設(shè)計(jì)的精確性,提出了有效集算法和遺傳算法相結(jié)合的優(yōu)化方法,優(yōu)化后,2#和3#支點(diǎn)鼠籠彈支的設(shè)計(jì)剛度與目標(biāo)值之間的誤差分別為0.3%和0.1%,驗(yàn)證了該方法的高精度和高效率。然后,建立雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)簡化模型,運(yùn)用有限單元法推導(dǎo)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程,編寫程序計(jì)算了高低壓轉(zhuǎn)子分別為主激勵(lì)時(shí)系統(tǒng)臨界轉(zhuǎn)速,結(jié)果表明計(jì)算值與航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)測值的誤差遠(yuǎn)超過了允許誤差5%,需后續(xù)優(yōu)化。接著,運(yùn)用變換哈墨斯利算法優(yōu)化系統(tǒng)的臨界轉(zhuǎn)速,對(duì)比優(yōu)化值與航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)測值的誤差,其誤差不超過允許誤差5%,低壓轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)參數(shù)符合設(shè)計(jì)要求,證明了優(yōu)化方法的可行性。

HOJOLO自主開發(fā)的智能在線監(jiān)測系統(tǒng)平臺(tái),以結(jié)構(gòu)安全和設(shè)備故障預(yù)測為導(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)測對(duì)象的實(shí)時(shí)/歷史工作狀態(tài)、報(bào)警等信息測點(diǎn)設(shè)置支持自定義創(chuàng)建與編輯測點(diǎn),包括測點(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)空間故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的操作需要更多知識(shí)。

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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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