1、旋轉機械振動分析及故障診斷試驗平臺 2、柔性轉子振動試驗臺 3、剛性轉子振動試驗臺 4、行星齒輪故障診斷試驗平臺 5、齒輪故障診斷試驗發動機轉子動力學實驗平臺轉子動力學綜合教學實驗系統是針對高等院校和科研院所力學與機械類專業轉子動力學等相關課程而設計的實驗教學和研究用儀器。它通過設定柔性轉子軸系不同的轉動條件和結構形式來模擬旋轉機械各種運行狀態和多種故障類型，通過測量與分析系統可完成轉子動力學的多項基本實驗，動平衡實驗和故障診斷與分析實驗。系統的硬件和軟件設計成開放型的故障機理研究模擬實驗臺的實驗過程需要嚴謹對待。陜西故障機理研究模擬實驗臺怎么樣

針對包絡估計函數解調時出現的突變問題，提出奇異區間包絡重構局部均值分解方法。該方法確定包絡估計函數解調突變原因為包絡線存在交叉，為此定義交叉局部區域為奇異區間，結合極值對稱理論增廣該區間插值點，應用三次埃爾米特插值進行局部重構，形成奇異區間包絡重構算法。仿真信號和往復壓縮機軸承故障診斷應用證明，本文所提方法解決了包絡線交叉問題，抑制了解調突變現象，分解結果故障特征更***。關鍵詞：LMD；重構包絡；解調突變；往復式壓縮機；故障診斷廣西HOJOLO故障機理研究模擬實驗臺故障機理研究模擬實驗臺的使用方法需要熟練掌握。

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。

采集器模擬信號調理電路采用模塊化設計，出廠前通道模塊可配置，可擴展，其中前8通道兼容IEPE、4-20mA、電壓采集，后4通道出廠前可配置4-20mA、電壓、PT100/PT1000采集。●外部18～36V寬范圍電壓供電，可適用于大部分工業用電場合。●支持IEPE模式、電壓、電流模式輸入，包括使用4mA電流源耦合以及直流耦合。●每通道25600Hz、12800Hz、6400Hz、3200Hz、1600Hz（可選）的采樣率。●每通道10Vpp的輸入范圍。●IEPE模式每通道0.1Hz的高通濾波器，10KHz的低通濾波器。模塊化設計，前8通道兼容IEPE故障機理研究模擬實驗臺的實驗數據至關重要。

.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故障機理研究模擬實驗臺的價值不可估量。廣西診斷故障故障機理研究模擬實驗臺

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