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廣東風機故障機理研究模擬實驗臺

來源: 發布時間:2024-11-10

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航空發動機模擬試驗臺泛指對發動機控制器或控制系統進行仿真試驗的裝置,其中發動機作為被控對象,用計算機進行模擬,其余所有部件均為實際部件。模擬試驗臺在教學和科研中都發揮著重要的作用:1.在教學中,除了可以使學生更加直觀的理解發動機控制系統的構成?基本振動測量?振動傳感器位置的比較好選擇?不對中效應研究?軟腳的發現與校正?軸承失效研究?齒輪失效分析?油液分析&磨粒分析?行星齒輪失效分析?機械狀態監測實踐?發電機故障分析?低速軸承故障檢測?齒輪齒隙效應研究?時域波形,頻率分析?多級軸對中的實踐?啟停機測試?軸承故障時域頻頻信號分析

針對以上問題,并根據軸承故障脈沖的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點得到VMD參數組合的比較好Pareto解集,再利用綜合評價指標評價選擇比較好的參數組合方案,其次,信號分解并綜合評價選取比較好IMF提取故障特征,***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析,驗證了所提方法的有效性。軸承出現故障后,運行過程中會產生周期性的沖擊,其振動信號就越有序,信息熵值也就越小。VMD分解得到的模態分量中,信息熵值越小的模態分量,包含著越多的軸承故障信息,越能反映當前軸承的運行狀態。故障機理研究模擬實驗臺的實驗數據至關重要。

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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運行需要精心維護。共享故障機理研究模擬實驗臺企業

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