冲击识别与分解对柴油机状态特征提取具有重要价值。现有常用方法利用冲击频域特性,通过频域分解与重构识别并分解冲击,在分解复杂多冲击非平稳信号存在频段混叠、时域冲击重合等问题。本研究提出了一种变分时频联合分解(VTFJD)方法,目的在于提取多源冲击振动信号中冲击成分。首先采用改进变分模态分解(VMD)方...
PT300测试台组成:测试台主要由微型直流电机、调速器、双支撑轴承、动平衡转子盘、轴承、齿轮、转轴、传感器支架、减震基础底座等组成,采用微型模块化设计,可用于现场测点分散的大型结构静力试验、拟静力试验、疲劳试验等场合,能捕准确捉材料由弹性区域进入塑性区域整个过程的缓变信号。主要特点●采集器与控制器之间采用RS485总线星型连接●每个控制器可以控制8个采集器,每个采集器8通道或16通道可选●控制器支持POE供电、NTP同步,故障机理研究模拟实验台的精度令人赞叹。河北诊断故障故障机理研究模拟实验台
机械故障模拟器微型版)Desbancsd’essaisdédiésàl’analysevibratoire(用于振动分析的测试台)FreeAndForcedVibrationAnalysisSetupBearingFaultDemonstrator(滚子轴承故障演示台)VibrationAnalysisTrainer(振动分析培训台)Rotorbearingfailuremechanismresearchsimulationtestbench(转子轴承故障机理研究模拟实验台)Comprehensivefaultsimulationtestbedforrotorandgearbox(转子、齿轮箱综合故障模拟实验台)Beltdrivefaultsimulationkit(皮带故障套件)DataAcquisitionSystem(数据采集系统)Simuladordefallasdeequilibrioyrodamientos(动平衡和轴承模拟器)河北诊断故障故障机理研究模拟实验台故障机理研究模拟实验台是深入分析故障原因的基础。
PT500MiNi振动力学实验台、激振和传感器、数据采集卡及其采集和分析软件等于一体的教学用振动力学实验系统。该产品紧扣高校力学教学实验大纲,教学内容覆盖面广,实验装置组成简单明晰。特别适用于各类高校力学实验室等教学力学实验场合。特点:●高精度动态信号采集器。●4个通道IEPE传感器接入同步采集,1个通道宽电压信号接入,电压幅值可达100Vp-p,每通道集成宽带滤波器,在奈奎斯特时提供完全的衰减。●采集器由外部USB供电并传输数据,是实验室测量,工业测量,便携式测量的良好选择。4通道IEPE/V,同步采集汉吉龙测控
RFT1000柔性转子测试台主要由,底座,驱动电机、联轴器、光电传感器支架、两跨支撑滑动轴承、转子盘、摩擦支架、润滑油杯。对于某一转速下的六种转子故障数据,所提模型辨识精度较高,然而实际情况下旋转机械转子运转的转速并不***,并会受到速度波动的干扰。因此,需要对本章模型在不同工况下转子故障数据的适用性进行验证。通过多通道对旋转机械进行信号采集,能获取较为丰富的机械设备故障信息,有利于旋转机械故障诊断的实施。所提ME-ELM方法以集成学习为基础,利用各通道采集信号的差异性构建集成模型,通过相对多数投票法从决策层融合的角度对多通道故障信息进行融合,相较于单通道ELM模型有较高辨识精度和较好稳定性。对比常用的故障诊断分类模型,ME-ELM仍具有较高辨识精度,并且适用于不同工况故障数据,能够很好适用于多信号采集通道监测的旋转机械故障诊断。故障机理研究模拟实验台是科学探索的重要工具。
Wind-turbinesimulator(风力涡轮模拟器)Geardrivesimulator(齿轮箱传动模拟器)ElectricalAnalysisSimulator(电气分析模拟器)CustomizedSimulator(定制模拟器)DynamicVibrationSimulator(动态振动模拟器)MachinerydiagnosisSimulator(机械诊断模拟器)Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench(振动和远程状态监测试验台)VibrationAnalysisTrainingSystem(振动分析培训系统)mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed(机械轴承齿轮故障模拟试验台)VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench(振动分析与对中训练台)Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform(旋转机械振动分析与故障诊断实验平台)故障机理研究模拟实验台的使用方法需要熟练掌握。河北诊断故障故障机理研究模拟实验台
故障机理研究模拟实验台的发展前景广阔。河北诊断故障故障机理研究模拟实验台
离心风机故障植入试验平台机械故障仿真测试台架风力发电故障植入试验平台直升机尾翼传动振动及扭转特性..直升机齿轮传动振动试验平台旋转机械故障植入综合试验平台旋转机械故障植入轻型综合试验台行星齿轮箱故障植入试验平台高速柔性转子振动试验平台行星及平行齿轮箱故障植入试验台刚性转子振动试验平台轴系试验平台电机可靠性研究对拖试验平台往复压缩机轴瓦传统故障诊断方法需要人工提取特征,费时耗力且敏感特征设计困难,基于卷积神经网络的故障诊断方法虽然不需要人工进行特征提取,但模型存在梯度或消失问题。神经网络在图像识别领域有明显优势,常用的振动信号时频图像处理方法如小波变换、短时傅里叶变换等在将一维信号转为二维图像时可能会丢失信号的时间依赖性,河北诊断故障故障机理研究模拟实验台
冲击识别与分解对柴油机状态特征提取具有重要价值。现有常用方法利用冲击频域特性,通过频域分解与重构识别并分解冲击,在分解复杂多冲击非平稳信号存在频段混叠、时域冲击重合等问题。本研究提出了一种变分时频联合分解(VTFJD)方法,目的在于提取多源冲击振动信号中冲击成分。首先采用改进变分模态分解(VMD)方...
设备激光对中仪器现状
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