青海汉吉龙故障机理研究模拟实验台

一阶临界转速下振动峰值,一级转子的不平衡。不平衡可能位于中间的转子动平衡仪,也可能位于转子的两端。二阶临界转速,转子振动峰值,在二阶转子不平衡,不平衡转子位于两端,和反向阶段两端不平衡力的角度。2根据振动的工作速度工作速度转子失衡类型判断更为复杂,转子和轴承之间的互相干扰影响较大的特征。振动的工作速度可分为两种类型:1)反向阶段组件。放电检测器工作速度下转子扭转振动组件是更大、反对称转子不平衡。在大多数情况下反对称林加重程度高,这种振动的工作速度比较容易平衡。2)同相分量。工作速度振动出现同相分量有三种可能性:一阶不平衡,第三个订单不平衡和悬臂式的转子不平衡。故障机理研究模拟实验台是故障研究的前沿阵地。青海汉吉龙故障机理研究模拟实验台

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标准压电式加速度传感器三角剪切结构，基座应变小，温度瞬态响应低，敏感元件为高稳定的特种陶瓷或石英，灵敏度稳定性好。传感器采用两端 M5 螺孔设计，便于背对背标定。1.测量通道数量：四通道、八通道、十六通道、传感器同时数据信号采集。2.支持传感器类型：压电式传感器振动，噪声声级计，转速计（*四通道）、电压型输出传感器。3.数模转换器精度：24AD位。4.支持比较高采样频率：比较高100kHz/通道，多种量程范围可选。5.输入精度：相位：优于0.1度，幅值：优于0.1%。6.仪器比较高动态范围：110dB。滑动轴承油膜故障机理研究模拟实验台。广西故障机理研究模拟实验台检测故障

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针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台青海汉吉龙故障机理研究模拟实验台