VALENIAN测试台是一种双转子实验台结构,此台架主要由动力电机、内转轴、外转轴(空心)、支承、轮盘、皮带、皮带轮、底座等构成。其主要特点是:内外2个转子通过中介轴承耦合在一起,分别由不同的电机驱动;4个轮盘分别用来模拟低压压气机、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮的质量。采用直接传递矩阵法计算了实验...
现有方法对强噪声背景下的弱信号的分析不是很理想,提出一种循环相位网络来分析高斯白噪声下的微弱周期信号,循环相位网络在一定信噪比范围内相比于其他微弱信号检测法能更好的提取微弱信号相关信息,且计算量小,相关理论简单,适应于对微弱信号的快速检测。为了进一步减少计算量,引入了微弱信号存在性检测法滤除纯高斯噪声信号,经实验验证微弱信号存在性检测法与循环相位网络相结合,对强噪声背景下的微弱周期信号分析具有良好的效果故障机理研究模拟实验台的技术含量高。上海电子故障机理研究模拟实验台
复杂装备关键动部件故障预测与健康管理................................................................................1TY-01-01励磁绕组短路与差异性负载组合下的汽轮发电机转子振动特性分析...........1TY-01-02油液监测健康管理技术的研究与进展.............................................................12TY-01-03基于VMD-ReliefF的滚动轴承退化特征提取方法...........................................23TY-01-04数模联合驱动的轴承故障深度迁移智能诊断方法.........................................28TY-01-05AReviewofMethodsforStructuralHealthMonitoringofAircraftLandingGear34TY-01-06FaultDiagnosisMethodofRollingBearingBasedonDTCWPTThresholdDenoising,CSCohandMSCNN............................................................................................40TY-01-安徽离心泵故障机理研究模拟实验台滑动轴承油膜故障机理研究模拟实验台。
轴流风机故障植入试验平台轻型轴系故障植入试验平台动力转向架综合试验平台液压系统故障植入试验平台旋转机械故障植入综合试验平台双跨双转了滑动铀承综合故障转子轴承综合故障模拟实验台小型转子平行轴齿轮箱故障模拟实验台滑动轴承故障模拟实验台转子平行轴齿轮箱综合故障实验台平行轴齿轮箱故障模拟实验台行星齿轮箱故障模拟实验台小型多模块(可替换)故障模拟实验台多种齿轮箱耦合工况下的故障模拟实验台RV减速器故障模拟实验台转子行星齿轮箱综合故障模拟试验台转子动力学教学平台谐波减速器故障模拟实验台转子动力学综合故障模拟实验台平行轴齿轮箱故障机理研究模拟实验台行星齿轮箱故障机理研究模拟实验台转子轴承故障机理研究模拟实验台滑动轴承油膜故障机理研究模拟实验台汽轮机监控保护装置实验台机械功率封闭齿轮寿命预测机理研究模拟实验台航空发动机内外双转子故障机理研究模拟实验台增速齿轮箱故障机理研究模拟实验台轴承寿命预测机理研究模拟实验台转子平行轴齿轮箱、行星齿轮箱故障机理研究模拟实验台高速轴承故障机理研究模拟实验台机械故障综合模拟试验**整版
RFT1000柔性转子测试台主要由,底座,驱动电机、联轴器、光电传感器支架、两跨支撑滑动轴承、转子盘、摩擦支架、润滑油杯。对于某一转速下的六种转子故障数据,所提模型辨识精度较高,然而实际情况下旋转机械转子运转的转速并不***,并会受到速度波动的干扰。因此,需要对本章模型在不同工况下转子故障数据的适用性进行验证。通过多通道对旋转机械进行信号采集,能获取较为丰富的机械设备故障信息,有利于旋转机械故障诊断的实施。所提ME-ELM方法以集成学习为基础,利用各通道采集信号的差异性构建集成模型,通过相对多数投票法从决策层融合的角度对多通道故障信息进行融合,相较于单通道ELM模型有较高辨识精度和较好稳定性。对比常用的故障诊断分类模型,ME-ELM仍具有较高辨识精度,并且适用于不同工况故障数据,能够很好适用于多信号采集通道监测的旋转机械故障诊断。故障机理研究模拟实验台的精度令人赞叹。
在机械设备运行过程中,零部件的运动产生振动和冲击,包含着丰富的设备健康运行状态信息[1-2]。振动冲击往往是由零部件之间的碰撞敲击产生,其幅值大小、出现位置表现着设备的健康状态。在航空、船舶、石油化工等领域的机械设备中,包括航空发动机、内燃机、齿轮箱、往复压缩机、泵等,冲击振动是常见的故障模式[3-5]。因此,监测机械振动信号中的冲击成分可有效反映机械部件运行的健康状态,对设备进行故障诊断具有重要的意义。振动信号冲击成分呈现多频段分布,并伴随着噪声干扰,不同频率成分的冲击在时域混叠等问题[8-9]。以上情况,导致了复杂机械设备的实际振动监测信号的分析难度,造成了早期故障冲击特征难以捕捉等问题。更进一步地,其中一些往复机械(柴油机、往复压缩机、往复泵等)的振动信号的冲击成分在时域分布上呈现周期性间隔特点,与曲轴特定转角对应[10-12],单从回转设备的频域分析方法在此并不适应。由于实际振动信号的频域复杂性和时域多冲击分布特点,因此需要对采集的振动冲击信号进行频域分解和时域冲击的提取,为后续特征提取和故障诊断奠定基础。转子轴承故障机理研究模拟实验台。四川故障机理研究模拟实验台校准
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智能预警超限报警根据标准设定报警阈值,当测量值超过阈值即发出相应的报警(规则I)变化率报警对变化率设定阈值,测量值虽然没超限但变化率超限,发出相应报警(规则II)趋势预警基于自适应阈值检测方法,可随工况变化自适应的调节阈值,能够有效减少由于固定阈值所引起的误检测和漏检测问题,实时工作状态●用户可实时观察和了解被监测对象当前各种故障的诊断情况以及所对应的特征值数据●***显示被监测对象各种故障的现象描述、判断依据、参考图谱、实时图谱以及诊断结果等信息,供用户参考比对●当系统发出故障预警时,用户可参考系统提供的各种参考信息,进一步综合判断被监测对象的故障状态●实时工作状态采用word文档页面展示,可以供第三方软件通过WebAPI接口直接调用,上海电子故障机理研究模拟实验台
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