VALENIAN測試臺是一種雙轉子實驗臺結構,此臺架主要由動力電機、內轉軸、外轉軸(空心)、支承、輪盤、皮帶、皮帶輪、底座等構成。其主要特點是:內外2個轉子通過中介軸承耦合在一起,分別由不同的電機驅動;4個輪盤分別用來模擬低壓壓氣機、高壓壓氣機、高壓渦輪、低壓渦輪的質量。采用直接傳遞矩陣法計算了實驗臺架的**階臨界轉速,分析了支承剛度、轉速比、輪盤的極轉動慣量、長徑比等因素對臺架臨界轉速的影響,并據此對實驗臺架作了優化。優化臨界轉速后可以有效地減小運行時的振動,顯示優化是有效的。故障機理研究模擬實驗臺的可靠性備受認可。新一代故障機理研究模擬實驗臺供應商

針對滾動軸承故障類型和損傷程度難以識別的問題，提出一種基于變分模態分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結合的滾動軸承故障分類方法。該方法通過對已知滾動軸承故障信號進行VMD分解，利用分量頻率中心的大小確定分解模態的數量，將所得本征模態分量組成初始特征矩陣進行奇異值分解；選取3個比較大奇異值作為GG聚類算法的輸入，得到已知故障信號的隸屬度矩陣和聚類中心；通過待測信號初始隸屬度矩陣與已知故障信號聚類中心之間的海明貼近度識別滾動軸承的故障類型和損傷程度。通過滾動軸承振動數據對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉子軸承教學實驗臺桌面式轉子軸承故障教學平臺轉子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉子軸承教學平臺電機故障機理研究模擬實驗臺檢測故障故障機理研究模擬實驗臺是科學研究的重要平臺。

RFT1000柔性轉子測試臺主要由，底座，驅動電機、聯軸器、光電傳感器支架、兩跨支撐滑動軸承、轉子盤、摩擦支架、潤滑油杯。對于某一轉速下的六種轉子故障數據，所提模型辨識精度較高，然而實際情況下旋轉機械轉子運轉的轉速并不***，并會受到速度波動的干擾。因此，需要對本章模型在不同工況下轉子故障數據的適用性進行驗證。通過多通道對旋轉機械進行信號采集，能獲取較為豐富的機械設備故障信息，有利于旋轉機械故障診斷的實施。所提ME-ELM方法以集成學習為基礎，利用各通道采集信號的差異性構建集成模型，通過相對多數投票法從決策層融合的角度對多通道故障信息進行融合，相較于單通道ELM模型有較高辨識精度和較好穩定性。對比常用的故障診斷分類模型，ME-ELM仍具有較高辨識精度，并且適用于不同工況故障數據，能夠很好適用于多信號采集通道監測的旋轉機械故障診斷。

PT650電機電氣故障測試臺，是一種在一款實驗平臺上模擬各種電機缺陷和機械常見故障的實驗裝置。它可以同時測試電氣和機械故障，以獲得相同運行狀態條件下有價值的數據。它是一臺可以應用于各種領域的實驗平臺，如電機故障的深入研究、科研院校，振動課程的培訓、設備診斷人員的振動分析研究、培訓和噪聲振動工程師的認證測試。它是一種能夠實現各種故障特征重現的實驗臺，對工程師和維護人員來說，這是必不可少的。它是一種特殊設計的產品，除了一般的機器故障特征外，還易于分析和學習電機故障。在實際工程中，往往使用傅里葉算法進行信號的頻譜分析，但是部分環境下采集的信號使用傅里葉算法分析效果并不理想，例如盾構機工作時的振動和聲音信號、機車走行部時的振動和聲音信號等，由于其背景噪聲能量很大，導致有用信號能量相對較小，信號的分析結果主要由噪聲主導，這時傅里葉分析針對此類信號顯得無能為于分區的聚類方法。平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺 。

在機械設備運行過程中，零部件的運動產生振動和沖擊，包含著豐富的設備健康運行狀態信息[1-2]。振動沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產生，其幅值大小、出現位置表現著設備的健康狀態。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中，包括航空發動機、內燃機、齒輪箱、往復壓縮機、泵等，沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此，監測機械振動信號中的沖擊成分可有效反映機械部件運行的健康狀態，對設備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現多頻段分布，并伴隨著噪聲干擾，不同頻率成分的沖擊在時域混疊等問題[8-9]。以上情況，導致了復雜機械設備的實際振動監測信號的分析難度，造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。更進一步地，其中一些往復機械（柴油機、往復壓縮機、往復泵等）的振動信號的沖擊成分在時域分布上呈現周期性間隔特點，與曲軸特定轉角對應[10-12]，單從回轉設備的頻域分析方法在此并不適應。由于實際振動信號的頻域復雜性和時域多沖擊分布特點，因此需要對采集的振動沖擊信號進行頻域分解和時域沖擊的提取，為后續特征提取和故障診斷奠定基礎。介紹增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺的組成部分。海南法國故障機理研究模擬實驗臺

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.滾動軸承是旋轉機械的關鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發生故障,因此,對滾動軸承進行故障診斷和全壽命預測從而實現故障單期預警和精確的維修決策，避免故隙引發的事故BTS100軸承壽命預測測試臺，可以開展軸承壽命加速實驗，實驗原理就是在不改變軸承失效機理，不增加新的失效模式的前提下，通過提高試驗軸承應力水平的方法來加速其失效進程，然后再根據試驗數據運用數理統計理論估算出正常應力下軸承的壽命的數據。軸承外圈的故障特征信息被噪聲所包圍。用本文所提方法對軸承外圈故障信號進行分析，多目標粒子群優化算法（參數與“4.仿真信號分析”的設置相同）優化VMD參數得到的Pareto解集及目標值如表2所示。從表2中可以看出，當**以信息熵、峭度、相關系數其中一個指標評價時，參數組合選擇序號11時，f3**小，即相關系數取得**大值，而其對應的信息熵和峭度既不是較優值也不是**差值，一方面說明相關系數和峭度以及信息熵之間是沒有***的，另一方面說明如果**以相關系數評價時，并沒有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性，在此參數組合下，對原始信號進行分解新一代故障機理研究模擬實驗臺供應商