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湖南轉向架故障模擬實驗臺

來源: 發布時間:2024-03-27

VALENIAN故障模擬實驗臺,基座單元允許振動測量運動(振動位移,速度和加速度中的時間/頻率范圍內的測量)。也可以實現剛性轉子的現場平衡和軸對準。基本單元的關鍵部件是機械元件(離合臺,軸承座和帶轉子的軸),通過變頻臺和轉速發電機的變速驅動電機,以及具有用于功率輸出和速度的數字顯示臺的顯示和控制單元。馬達基板安裝在滑架上,使馬達能對齊。具有定位槽的大型鋁基板可以快速,靈活和jing確地組裝系統部件。透明的保護蓋在操作過程中提供了必要的安全性,并且可以在實驗過程中使系統清晰。所有零件都在存儲系統中清晰布置并保護良好。故障模擬實驗臺泄漏檢測在火車高鐵上的應用能帶來哪些好處?湖南轉向架故障模擬實驗臺

故障模擬實驗臺

齒輪箱故障仿真測試臺是專為模擬工業齒輪軸承故障而設計的,用于軸承及齒輪傳動系統的深入研究,它由一個帶有滾動軸承、動平衡校正轉子盤,行星齒輪箱和磁粉制動臺和兩級平行軸齒輪箱所組成。預留足夠空間來放置振動數據采集臺,來采集振動信號。其結構便于安裝,更換齒輪。2級平行軸齒輪箱可設計為隨時根據實驗需要切換良好齒輪和故障齒輪。并且可以測試滾動軸承缺陷,例如內圈,外圈和滾珠損壞。在齒輪測試中可以進行可視化負載控制,并且可以進行齒輪間隙調整以進行不同齒輪間隙研究。 可以將不同類型的齒輪故障集成到齒輪箱中,通過各種故障齒輪一次一個地進行測試,或同時放置兩種故障齒輪,用來研究不同齒輪故障之間的相互作用,還有進行行星齒輪的故障特征研究,如大齒圈故障,太陽齒故障,行星輪齒輪故障等,還可以進行不對中,不平衡,松動等故障模擬。還具有油液循環模組給齒輪軸系供油潤滑。內蒙古故障模擬實驗臺布置形式你不知道的VALENIAN機械故障模擬實驗臺?

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軸彎曲的電機,其轉子特意設計為軸彎曲。當轉子軸承在兩個V形塊上轉動時,用百分表測量兩端的軸彎曲量約為40/100mm。由于轉子彎曲,軸在運行時會擺動。由于軸彎曲,幾乎不可能wan全進行軸對中。因此,在測試轉子彎曲的電機時,必須使用膜片式聯軸臺(柔性聯軸臺)。當使用剛性聯軸臺時,非常大的振動很容易導致軸承故障,電機可能過熱或停止旋轉。軸承有故障的電機是一種軸承有故障的電機,特意設計為讓電機出現軸承故障。把電機兩端良好的軸承(內側和外側)拆除,內側軸承裝配有內圈故障,外側軸承裝配有外圈故障軸承。軸承故障特征頻率計算按以下公式計算。 軸承內圈故障特征頻率 (BPFI)軸承外圈故障特征頻率 (BPFO)滾動體故障特征頻率 (BSF)保持架故障特征頻率 (FTF)

VALENIAN的故障模擬實驗臺可以增加磁粉制動臺來模擬軸向負載情況,通常,輸出軸與磁粉制動臺相連。磁粉制動臺提供恒定的負載。通常,增加的載荷會產生更大的振動幅度,從而使任何齒輪缺陷更容易識別。不要讓磁粉制動臺在高于75℃的表面溫度下工作。磁粉制動臺已經安裝好,并將風扇引安裝在磁粉制動臺上方以改善其散熱狀況,可能會延長工作時間。電機的電流隨負載的變化很大。安裝磁粉制動臺使電機的電流可以從無負載變為150%或更高,并且可以通過將負載調節到任意大小來測試電機。誰能推薦一款性價比高的超聲波故障模擬實驗臺?

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VALENIAN的故障模擬實驗臺已經預先安裝了一個轉速傳感臺來檢測輸入軸速度。 轉速以RPM或Hz 20次每秒來表示,轉速可以通過使用RPM調節旋鈕連續來改變。 轉速計脈沖信號可以通過安裝在底板上的一個光纖傳感臺獲得,并且轉速計的信號以,一個脈沖/旋轉,可以輸出到BNC端子,而不受轉子旋轉的干擾,還可以用作同步信號到信號分析儀。 因此,在動平衡期間不必安裝額外的轉速傳感臺,且該信號可用于相位測量。 控制面板上有兩個7段LED顯示屏,可實時顯示RPM,速率為每秒20次。 由于齒輪中的齒輪嚙合頻率分量的大小受到負載的高度影響,因此需要在相同負載的某個水平分析齒輪,以便通過振動信號檢測齒輪故障。負載調節裝置具有可通過電壓控制從0到5Nm任意調節制動轉矩的功能。 負載開/關開關用于在測試期間臨時取消負載,并再次打開和關閉負載以使用相同負載進行測試。誰能推薦一款性價比高的故障模擬實驗臺?吉林滾動軸承故障模擬實驗臺

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VALENIAN瓦倫尼安(蘇州)教學設備有限公司生產的故障模擬實驗臺,生產的故障試驗臺是一個創新性試驗臺,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量、維數災難問題和卷積神經網絡(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個關鍵參數進行優化選取,以構建深度學習模型;將二維時頻圖像輸入優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、穩定性和自適應性。湖南轉向架故障模擬實驗臺

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