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黑龍江在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-10-18

.滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的關(guān)鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發(fā)生故障,因此,對滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷和全壽命預(yù)測從而實(shí)現(xiàn)故障單期預(yù)警和精確的維修決策,避免故隙引發(fā)的事故BTS100軸承壽命預(yù)測測試臺(tái),可以開展軸承壽命加速實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)原理就是在不改變軸承失效機(jī)理,不增加新的失效模式的前提下,通過提高試驗(yàn)軸承應(yīng)力水平的方法來加速其失效進(jìn)程,然后再根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論估算出正常應(yīng)力下軸承的壽命的數(shù)據(jù)。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(jìn)行分析,多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(參數(shù)與“4.仿真信號分析”的設(shè)置相同)優(yōu)化VMD參數(shù)得到的Pareto解集及目標(biāo)值如表2所示。從表2中可以看出,當(dāng)**以信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)其中一個(gè)指標(biāo)評價(jià)時(shí),參數(shù)組合選擇序號11時(shí),f3**小,即相關(guān)系數(shù)取得**大值,而其對應(yīng)的信息熵和峭度既不是較優(yōu)值也不是**差值,一方面說明相關(guān)系數(shù)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(guān)系數(shù)評價(jià)時(shí),并沒有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性,在此參數(shù)組合下,對原始信號進(jìn)行分解故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是深入研究故障與工業(yè) 4.0 關(guān)系的基礎(chǔ)。黑龍江在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

現(xiàn)有方法對強(qiáng)噪聲背景下的弱信號的分析不是很理想,提出一種循環(huán)相位網(wǎng)絡(luò)來分析高斯白噪聲下的微弱周期信號,循環(huán)相位網(wǎng)絡(luò)在一定信噪比范圍內(nèi)相比于其他微弱信號檢測法能更好的提取微弱信號相關(guān)信息,且計(jì)算量小,相關(guān)理論簡單,適應(yīng)于對微弱信號的快速檢測。為了進(jìn)一步減少計(jì)算量,引入了微弱信號存在性檢測法濾除純高斯噪聲信號,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證微弱信號存在性檢測法與循環(huán)相位網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對強(qiáng)噪聲背景下的微弱周期信號分析具有良好的效果國產(chǎn)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)檢測故障故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)為研究提供了可靠的數(shù)據(jù)。

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提出一種往復(fù)式壓縮機(jī)示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的智能往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷流程。使用等參元?dú)w一化方式處理示功圖,處理后的樣本經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)往復(fù)式壓縮機(jī)自學(xué)習(xí)、智能故障診斷。使用等參元?dú)w一化方法,可無需考慮工藝變化、環(huán)境改變等造成示功圖圖形改變的因素,這樣示功圖的處理方式有助于后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能識(shí)別擁有更高的準(zhǔn)確率、更強(qiáng)普適性。經(jīng)模擬和實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉(zhuǎn)子振動(dòng)特性試驗(yàn)平臺(tái)電機(jī)對拖齒輪箱故障植入試驗(yàn)平臺(tái)微型軸承及動(dòng)平衡試驗(yàn)平臺(tái)軋銀振動(dòng)特性試驗(yàn)平臺(tái)軌道軸承振動(dòng)及疲勞磨損試驗(yàn)平臺(tái)核電立式軸承振動(dòng)特性試驗(yàn)扭轉(zhuǎn)振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)平行齒輪箱疲勞磨損試驗(yàn)平臺(tái)水泵故障植入試平臺(tái)齒輪箱傳動(dòng)特性試驗(yàn)平臺(tái)高速柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)行星齒輪箱疲勞磨損試驗(yàn)平臺(tái)軸承疲勞磨損試驗(yàn)平臺(tái)單級便攜式行星齒輪箱故障植入實(shí)驗(yàn)臺(tái),

PT300測試臺(tái)組成:測試臺(tái)主要由微型直流電機(jī)、調(diào)速器、雙支撐軸承、動(dòng)平衡轉(zhuǎn)子盤、軸承、齒輪、轉(zhuǎn)軸、傳感器支架、減震基礎(chǔ)底座等組成,采用微型模塊化設(shè)計(jì),可用于現(xiàn)場測點(diǎn)分散的大型結(jié)構(gòu)靜力試驗(yàn)、擬靜力試驗(yàn)、疲勞試驗(yàn)等場合,能捕準(zhǔn)確捉材料由彈性區(qū)域進(jìn)入塑性區(qū)域整個(gè)過程的緩變信號。主要特點(diǎn)●采集器與控制器之間采用RS485總線星型連接●每個(gè)控制器可以控制8個(gè)采集器,每個(gè)采集器8通道或16通道可選●控制器支持POE供電、NTP同步,故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)在研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

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數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)查找您想要的產(chǎn)品系列全部產(chǎn)品分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)堅(jiān)固型數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)無線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),主要功能:?故障軸承模擬:軸承內(nèi)圈故障、軸承外圈故障、軸承滾動(dòng)體故障、軸承保持架故障、軸承綜合故障(深溝球軸承)。?常見機(jī)械故障:機(jī)械松動(dòng)、不對中等試驗(yàn)。?不同轉(zhuǎn)速下的軸承故障頻率識(shí)別。?滾子軸承故障模擬(可選)聲強(qiáng)分析?記錄聲強(qiáng)原始時(shí)域數(shù)據(jù)?支持聲強(qiáng)的實(shí)時(shí)測試、顯示與事后處理分析聲壓分析?支持聲壓的實(shí)時(shí)測試、顯示與事后處理分析?可以提供聲壓時(shí)域曲線、頻域線譜與倍頻程等多種顯示方式?在聲壓倍頻程顯示方式中,提供1/1、1/3、1/6、1/12、1/24等多種頻帶設(shè)置方式?提供A、B、C、D、Wa、Wc等多種計(jì)權(quán)方式故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的可靠性備受認(rèn)可。河北故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)特點(diǎn)

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。黑龍江在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中,零部件的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生振動(dòng)和沖擊,包含著豐富的設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)信息[1-2]。振動(dòng)沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產(chǎn)生,其幅值大小、出現(xiàn)位置表現(xiàn)著設(shè)備的健康狀態(tài)。在航空、船舶、石油化工等領(lǐng)域的機(jī)械設(shè)備中,包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、齒輪箱、往復(fù)壓縮機(jī)、泵等,沖擊振動(dòng)是常見的故障模式[3-5]。因此,監(jiān)測機(jī)械振動(dòng)信號中的沖擊成分可有效反映機(jī)械部件運(yùn)行的健康狀態(tài),對設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)信號沖擊成分呈現(xiàn)多頻段分布,并伴隨著噪聲干擾,不同頻率成分的沖擊在時(shí)域混疊等問題[8-9]。以上情況,導(dǎo)致了復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的實(shí)際振動(dòng)監(jiān)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(jìn)一步地,其中一些往復(fù)機(jī)械(柴油機(jī)、往復(fù)壓縮機(jī)、往復(fù)泵等)的振動(dòng)信號的沖擊成分在時(shí)域分布上呈現(xiàn)周期性間隔特點(diǎn),與曲軸特定轉(zhuǎn)角對應(yīng)[10-12],單從回轉(zhuǎn)設(shè)備的頻域分析方法在此并不適應(yīng)。由于實(shí)際振動(dòng)信號的頻域復(fù)雜性和時(shí)域多沖擊分布特點(diǎn),因此需要對采集的振動(dòng)沖擊信號進(jìn)行頻域分解和時(shí)域沖擊的提取,為后續(xù)特征提取和故障診斷奠定基礎(chǔ)。黑龍江在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

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