针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题,提出一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和Gath-Geva(GG)模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解,利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量,将所得...
PT650款实验台主要由主轴电机,联轴器,转速控制模块,支撑轴承座,转子盘作为负载机构,电涡流传感器支架,转速计支架,等部分组成。通过预测值与试验值的对比分析表明,两种不同指标的预测模型随着油液数据的累积,不断接近试验值;以健康指数为指标的预测模型比以单元素为指标的预测模型更早接近试验剩余寿命,且预测值更加接近试验值,相较单元素模型更加准确。退化过程的剩余寿命预测及维修决策优化模型研究.基于不确定油液光谱数据的综合传动装置剩余寿命预测故障机理研究模拟实验台是故障研究的前沿阵地。马达故障机理研究模拟实验台供应商
PT650电机电气故障测试台,是一种在一款实验平台上模拟各种电机缺陷和机械常见故障的实验装置。它可以同时测试电气和机械故障,以获得相同运行状态条件下有价值的数据。它是一台可以应用于各种领域的实验平台,如电机故障的深入研究、科研院校,振动课程的培训、设备诊断人员的振动分析研究、培训和噪声振动工程师的认证测试。它是一种能够实现各种故障特征重现的实验台,对工程师和维护人员来说,这是必不可少的。它是一种特殊设计的产品,除了一般的机器故障特征外,还易于分析和学习电机故障。在实际工程中,往往使用傅里叶算法进行信号的频谱分析,但是部分环境下采集的信号使用傅里叶算法分析效果并不理想,例如盾构机工作时的振动和声音信号、机车走行部时的振动和声音信号等,由于其背景噪声能量很大,导致有用信号能量相对较小,信号的分析结果主要由噪声主导,这时傅里叶分析针对此类信号显得无能为于分区的聚类方法。马达故障机理研究模拟实验台供应商故障机理研究模拟实验台的可靠性备受认可。

GearboxDynamicsSimulator(齿轮箱实验台)nejvyššímodelpronáhleddovysokootáčkovérotorovédynamiky(用于训练高速转子动力学的**模型)振動診断シミュレーター(振动诊断模拟器)回転機シミュレータ(旋转模拟器)シャフト旋回実験装置(轴转动实验装置)振動発生型メンテナンス実習装置機械・設備の故障解析から設備診断臨界速度測定実験装置gearfaulttestplatform(齿轮箱实验台)AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies(齿轮箱可靠性试验台)ModifiedMachineryFaultSimulator(改进升级的机械故障模拟器)
采集器模拟信号调理电路采用模块化设计,出厂前通道模块可配置,可扩展,其中前8通道兼容IEPE、4-20mA、电压采集,后4通道出厂前可配置4-20mA、电压、PT100/PT1000采集。●外部18~36V宽范围电压供电,可适用于大部分工业用电场合。●支持IEPE模式、电压、电流模式输入,包括使用4mA电流源耦合以及直流耦合。●每通道25600Hz、12800Hz、6400Hz、3200Hz、1600Hz(可选)的采样率。●每通道10Vpp的输入范围。●IEPE模式每通道0.1Hz的高通滤波器,10KHz的低通滤波器。模块化设计,前8通道兼容IEPE故障机理研究模拟实验台的功能十分强大。

标准压电式加速度传感器三角剪切结构,基座应变小,温度瞬态响应低,敏感元件为高稳定的特种陶瓷或石英,灵敏度稳定性好。传感器采用两端 M5 螺孔设计,便于背对背标定。1.测量通道数量:四通道、八通道、十六通道、传感器同时数据信号采集。2.支持传感器类型:压电式传感器振动,噪声声级计,转速计(*四通道)、电压型输出传感器。3.数模转换器精度:24AD位。4.支持比较高采样频率:比较高100kHz/通道,多种量程范围可选。5.输入精度:相位:优于0.1度,幅值:优于0.1%。6.仪器比较高动态范围:110dB。故障机理研究模拟实验台的研究具有重要的学术价值。湖北租赁故障机理研究模拟实验台
故障机理研究模拟实验台的应用范围不断扩大。马达故障机理研究模拟实验台供应商
VALENIAN测试台是一种双转子实验台结构,此台架主要由动力电机、内转轴、外转轴(空心)、支承、轮盘、皮带、皮带轮、底座等构成。其主要特点是:内外2个转子通过中介轴承耦合在一起,分别由不同的电机驱动;4个轮盘分别用来模拟低压压气机、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮的质量。采用直接传递矩阵法计算了实验台架的**阶临界转速,分析了支承刚度、转速比、轮盘的极转动惯量、长径比等因素对台架临界转速的影响,并据此对实验台架作了优化。优化临界转速后可以有效地减小运行时的振动,显示优化是有效的。马达故障机理研究模拟实验台供应商
针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题,提出一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和Gath-Geva(GG)模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解,利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量,将所得...
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