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來源: 發(fā)布時間:2023-12-03

PT400轉子平行軸齒輪箱、行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺,轉子平行軸齒輪箱、行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺一、實驗臺基本結構該實驗臺采用電機、動態(tài)扭矩傳感器、滾動軸承轉子系統(tǒng)、行星齒輪箱、平行軸齒輪箱、磁粉制動器作為實驗負載形成完整的故障模擬系統(tǒng),通過調(diào)節(jié)磁粉制動器的激磁電流來改變實驗負載大小。配套數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及相關軟件、加速度傳感器、電渦流傳感器等實現(xiàn)正常和故障軸承、流電壓傳感器,可研究電機轉子不平衡故障、電機軸承故障、電機轉子斷條故障等;轉子故障研究:轉子不平衡故障、轉子不對中故障、轉子碰磨故障、轉子裂紋故障、轉子變形故障等;平行軸齒輪箱故障機理研究:直齒、斜齒不同故障形式,如點蝕、磨損、裂紋、斷齒、缺齒等常見故障;還可以按需求定制不同故障形式;行星齒輪箱故障機理研究:行星輪、太陽輪、內(nèi)齒圈不同故障形式,如點蝕、磨損、裂紋、斷齒、缺齒等常見故障;還可以按需求定制不同故障形式;滾動軸承故障研究:齒輪箱支撐軸承的不同故障形式,如點蝕、裂紋、磨損、保持架斷裂等;不同工況模擬:電機升降速狀態(tài)下的齒輪特性、不同負載狀態(tài)下的齒輪特性等機械綜合故障模擬實驗臺都有哪些功能?故障模擬實驗臺供應商

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對于旋轉機械而言,在旋轉部件和固定部件之間不希望出現(xiàn)摩擦。摩擦直接導致接觸部 件的損壞。損壞范圍包含機械從輕微的輕摩擦到徹底報廢整個范圍。 通常摩擦都是由使軸/轉子和定子接觸的一些故障引起的。能引起摩擦的故障的情況有 過度徑向負載、松動、偏心等。摩擦可以分為局部徑向摩擦和整體環(huán)形摩擦。如果實際的摩 擦接觸發(fā)生在一部分振動周期,稱為局部摩擦。如果在整個振動周期,保持持續(xù)接觸,稱為 整體環(huán)形摩擦。 如何確定軸承底座上由摩擦引起的振動特征,對于預防與摩擦相關的機臺故障至關重 要。另外,摩擦材料和機臺轉速對于振動特征的影響是另外兩個關鍵問題。本文用可控的摩 擦方式進行仿真研究以上問題。青海故障模擬實驗臺供應商軸承故障試驗臺使用方法?

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旋轉機械故障植入輕型綜合試驗平臺,采用度鋁合金,降低了設備重量,外形美觀。可模擬在不同速度條件下,軸、軸承、齒輪、電機及其基座等多種故障狀態(tài),完成相關故障診斷的試驗研究。平臺組成:該試驗平臺由驅動電機、軸系總成、平行齒輪箱、轉矩傳感器、底板、制動器、防護罩、控制柜等部分組成。可完成以下試驗研究:平行齒輪箱:模擬齒輪裂紋、斷齒、點蝕、磨損等多種故障特征軸系總成:模擬軸角度不對中,質(zhì)量不平衡,基座松動,軸承外圈損傷、內(nèi)圈損傷、滾動體損傷等多種故障特征

VALENIAN瓦倫尼安(蘇州)教學設備有限公司生產(chǎn)的故障模擬實驗臺,滾動軸承故障模擬:可模擬的故障有軸承內(nèi)圈損傷,外圈損傷,滾珠損傷,保持架損傷,混合損傷等;(通過更換帶有不同類型故障的套件,來wan成各種損傷故障模擬),齒輪故障模擬:通過更換有缺陷的齒輪,可模擬各類齒輪故障;(故障類型,缺齒,斷齒,裂紋,磨損、點蝕),行星齒輪故障模擬: 通過更換有缺陷的行星齒輪,可模擬各類齒輪故障;(故障類型,缺齒,斷齒,裂紋,磨損,軸系故障模擬:通過不對中調(diào)整系統(tǒng)調(diào)整底座可模擬軸安裝不對中缺陷;(調(diào)整安裝座的頂絲來實現(xiàn)不對中模擬),旋轉機械設備的轉速實驗(升速,降速,穩(wěn)速等,通過控制程序調(diào)整電機轉速,模擬實驗,旋轉設備的不平衡模擬實驗(通過在平衡盤圓周安裝,拆卸配重塊來實現(xiàn)不平衡模擬)旋轉設備的轉軸碰磨模擬實驗(模擬異物觸碰到軸的異常情況),旋轉設備的共振實驗(擰松測試設備的安裝螺釘,做共振實驗);轉矩加載實驗(通過磁粉制動臺在軸端恒轉矩,變轉矩,脈沖轉矩,正弦轉矩)使用故障模擬實驗臺有必要配備外置傳感器嗎?

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VALENIAN瓦倫尼安(蘇州)教學設備有限公司生產(chǎn)的故障模擬實驗臺,生產(chǎn)的故障試驗臺是一個創(chuàng)新性試驗臺,可模擬機械設備常見故障,用于故障診斷研究,模塊化組件設計的實驗臺功能很大、操作簡單、性能可靠,所有部件裝配合理,不會產(chǎn)生附加振動,針對基于機臺學習模型的故障診斷存在依賴人工特征提取質(zhì)量、維數(shù)災難問題和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)模型構建缺乏自適應性等問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法的自適應CNN故障診斷方法,并將其應用于旋轉機械故障診斷。將一維時域信號變成二維時頻圖像;使用PSO算法對CNN模型中的7個關鍵參數(shù)進行優(yōu)化選取,以構建深度學習模型;將二維時頻圖像輸入優(yōu)化后的深度學習模型,對旋轉機械故障進行診斷。結果表明,所提方法具有較高的準確率、穩(wěn)定性和自適應性。故障模擬實驗臺供應商

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