DC24階次分析軟件特點?采用先進的數(shù)字跟蹤濾波和重采樣技術(shù)，對振動信號進行整周期采樣，實現(xiàn)無泄露、極陡峭的階次分析?每個瞬態(tài)信號都能連續(xù)進行采集、分析和保存，保證了數(shù)據(jù)的完整性?數(shù)據(jù)實時顯示、分析和處理，也可事后分析包絡(luò)分析功能特點?軟件包絡(luò)解調(diào)?通過包絡(luò)解調(diào)技術(shù)，實時測量，實時顯示包絡(luò)譜扭振分析功能特點?實時扭振角速度、角度計算與顯示?支持扭振徑向誤差修正，提高測試精度?實時扭振時程曲線、實時扭振角程曲線?實時頻域分析和顯示?扭振模態(tài)計算、分析和顯示轉(zhuǎn)子平行軸齒輪箱、行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。黑龍江故障機理研究模擬實驗臺校正

PT500MiNi振動力學(xué)實驗臺、激振和傳感器、數(shù)據(jù)采集卡及其采集和分析軟件等于一體的教學(xué)用振動力學(xué)實驗系統(tǒng)。該產(chǎn)品緊扣高校力學(xué)教學(xué)實驗大綱，教學(xué)內(nèi)容覆蓋面廣，實驗裝置組成簡單明晰。特別適用于各類高校力學(xué)實驗室等教學(xué)力學(xué)實驗場合。特點：●高精度動態(tài)信號采集器。●4個通道IEPE傳感器接入同步采集，1個通道寬電壓信號接入，電壓幅值可達100Vp-p，每通道集成寬帶濾波器，在奈奎斯特時提供完全的衰減。●采集器由外部USB供電并傳輸數(shù)據(jù)，是實驗室測量，工業(yè)測量，便攜式測量的良好選擇。4通道IEPE/V，同步采集漢吉龍測控黑龍江故障機理研究模擬實驗臺校正平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺 。

RFT1000柔性轉(zhuǎn)子測試臺主要由，底座，驅(qū)動電機、聯(lián)軸器、光電傳感器支架、兩跨支撐滑動軸承、轉(zhuǎn)子盤、摩擦支架、潤滑油杯。對于某一轉(zhuǎn)速下的六種轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)，所提模型辨識精度較高，然而實際情況下旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)子運轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)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(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)的適用性進行驗證。通過多通道對旋轉(zhuǎn)機械進行信號采集，能獲取較為豐富的機械設(shè)備故障信息，有利于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的實施。所提ME-ELM方法以集成學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，利用各通道采集信號的差異性構(gòu)建集成模型，通過相對多數(shù)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(wěn)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(shù)據(jù)，能夠很好適用于多信號采集通道監(jiān)測的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷。

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出了全壽命DynamicVibrationSimulator（動態(tài)振動模擬器）MachinerydiagnosisSimulator（機械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動和遠程狀態(tài)監(jiān)測試驗臺）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動分析培訓(xùn)系統(tǒng)）mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed（機械軸承齒輪故障模擬試驗臺）VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench（振動分析與對中訓(xùn)練臺）Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform（旋轉(zhuǎn)機械振動分析與故障診斷實驗平臺）MachineVibrationAnalysisTrainer（機器振動分析訓(xùn)練器）ExtendedVibrationAnalysisTrainingSystem（拓展振動分析培故障機理研究模擬實驗臺數(shù)據(jù)的準確性和可靠性對研究結(jié)果有何影響？黑龍江故障機理研究模擬實驗臺校正

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往復(fù)壓縮機作為工業(yè)生產(chǎn)中的重要組成設(shè)備，保證其正常運行具有極其重要的實際意義。根據(jù)相關(guān)研究統(tǒng)計，氣閥故障大約占到了往復(fù)壓縮機故障總數(shù)的60%[1]。因此，有必要對往復(fù)壓縮機氣閥故障進行深入的分析和研究。往復(fù)壓縮機氣閥在工作中會受到摩擦，沖擊等多種因素的干擾，導(dǎo)致其振動信號具有強烈的非線性，非平穩(wěn)性特征[2]。針對上訴信號，目前多采用小波分析、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）、變分模態(tài)分解（VMD）、熵值法、分形方法等對其進行分析研究，其中，多重分形方法不僅可以深層次的描述氣閥信號非平穩(wěn)、非線性特征，同時可以描述氣閥振動信號的自相似性，進而可以更***準確的提取往復(fù)壓縮機氣閥的故障特征黑龍江故障機理研究模擬實驗臺校正