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；平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺 。漢吉龍故障機理研究模擬實驗臺現狀

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高校故障機理研究模擬實驗臺貼牌故障機理研究模擬實驗臺的研發需要團隊協作。

VALENIAN可以模擬多種旋轉機械的振動情況，并可以通過INV306U數據采集系統與INV1612型多功能柔性轉子系統對系統振動情況進行采集、測量與分析。該系統可以進行轉子動平衡、臨界轉速、油膜渦動、摩擦振動、全息譜和非線性分岔圖等實驗，是一套非常適合于科研、教學和培訓演示的轉子實驗系統。旨在提供一個多用途，綜合型的系統平臺，為從事轉子動力學教學和研究的人員有針對性的深入研究創造良好的實驗與分析條件。昆山漢吉龍測控技術有限公司HOJOLO

PT580水泵測試臺可以對離心泵的各種故障進行振動采集診斷（例如：氣蝕現象、葉輪裂紋、葉輪磨損、葉輪不平衡等故障），包括可以模擬各種故障軸承元件，對故障信號進行檢測處理判斷故障類型。是在一片多晶硅上通過微機械加工出加速度敏感原件，它由轉換，測量，放大電路組成屬于集成傳感器，可遠程、動態、實時、連續、采集設備的三軸振動和溫度數據，通過運算能力直接運算12種振動相關特征值，并使用有線或者無線等各類通訊方式，將特征值和原始信號傳輸到上層系統做分析處理，為各行業客戶提供低成本、智能化的在線設備健康監測方案。故障機理研究模擬實驗臺是深入分析故障原因的基礎。

滾動軸承是應用**為***但極易損壞的零件之一。據統計，在使用滾動軸承的旋轉機械中，大約有30%的機械故障都是由于軸承引起的，因此滾動軸承的故障診斷具有重要意義。在復雜振動傳輸路徑及嚴重環境噪聲干擾等因素的影響下，使得工程應用中軸承的故障識別相對困難，如何從滾動軸承的振動信號中提取故障特征并辨識出故障類型和損傷程度是滾動軸承故障診斷技術的關鍵所在機械故障綜合模擬實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發電傳動故障模擬實驗臺動力傳動故障預測綜合實驗臺機械故障綜合實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發電傳動故障模擬實驗臺電機故障模擬實驗臺動力傳動故障預測綜合實驗臺列車轉向架故障模擬實驗臺軸承預測模擬實驗臺轉子動力學模擬教學實驗臺齒輪箱故障模擬教學實驗臺綜合故障模擬教學實驗臺機泵循環和故障模擬實驗臺，昆山漢吉龍轉子平行軸齒輪箱、行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。共享故障機理研究模擬實驗臺

故障機理研究模擬實驗臺的精度令人贊嘆。漢吉龍故障機理研究模擬實驗臺現狀

在機械設備運行過程中，零部件的運動產生振動和沖擊，包含著豐富的設備健康運行狀態信息[1-2]。振動沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產生，其幅值大小、出現位置表現著設備的健康狀態。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中，包括航空發動機、內燃機、齒輪箱、往復壓縮機、泵等，沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此，監測機械振動信號中的沖擊成分可有效反映機械部件運行的健康狀態，對設備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現多頻段分布，并伴隨著噪聲干擾，不同頻率成分的沖擊在時域混疊等問題[8-9]。以上情況，導致了復雜機械設備的實際振動監測信號的分析難度，造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。更進一步地，其中一些往復機械（柴油機、往復壓縮機、往復泵等）的振動信號的沖擊成分在時域分布上呈現周期性間隔特點，與曲軸特定轉角對應[10-12]，單從回轉設備的頻域分析方法在此并不適應。由于實際振動信號的頻域復雜性和時域多沖擊分布特點，因此需要對采集的振動沖擊信號進行頻域分解和時域沖擊的提取，為后續特征提取和故障診斷奠定基礎。漢吉龍故障機理研究模擬實驗臺現狀