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陜西故障機理研究模擬實驗臺操作

來源: 發布時間:2024-11-08

軸承故障診斷方法,并用仿真信號和實際軸承振動信號對所提方法進行了驗證,結果表明該方法能夠準確地提取出軸承故障特征數據,進而實現軸承故障的精確診斷。)綜合考慮了軸承故障的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點,構建了信息熵、峭度、相關系數的目標函數以及綜合評價指標,通過目標函數和綜合評價指標選取并確定了比較好的參數組合。(3)利用綜合評價指標選取比較好的IMF,通過實驗信號和仿真信號的分析,表明選取的比較好IMF含有較豐富的軸承故障信息,能夠實現軸承故障位置的精確診斷。不同故障類型電機電流信號,以及振動頻譜信號與正常電機的信號之間的對比。?負載對于故障電機振動現象的影響;?不同類型的電機缺陷對于振動信號的敏感性;?在變頻器模式下,振動頻譜信號的干擾識別;?轉子不平衡的識別,以及對振動影響;?采用振動頻譜分析對于軸承故障的識別;?設備基礎松動現象的研究與識別;?不對中對設備振動及噪聲的影響;?電機在不同模式下運行的振動信號對比(直接驅動與變頻器驅動);?頻譜分析與信號處理的學習;故障機理研究模擬實驗臺的應用領域廣。陜西故障機理研究模擬實驗臺操作

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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故障機理研究模擬實驗臺的實驗過程需要嚴謹對待。

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