故障机理研究模拟实验台基本参数
  • 品牌
  • VALENIAN,瓦伦尼安
  • 型号
  • PT650
  • 类型
  • 台式
  • 加工定制
  • 用途
  • 高校教学
  • 电机功率
  • 15
  • 外形尺寸
  • 147X7378
  • 重量
  • 60
  • 产地
  • 苏州
  • 厂家
  • 昆山汉吉龙测控技术有限公司
故障机理研究模拟实验台企业商机

航空发动机双转子系统叶片-机匣碰摩故障模拟,Faultsimulationofblade-casingrubbingfordual-rotorsystemofaero-engines叶片-机匣碰摩严重影响航空发动机的性能、可靠性及安全性。考虑叶片-机匣碰摩、轴承非线性、联轴器不对中及高低压转子不平衡,利用有限元法建立双转子系统的非线性动力学模型;然后利用模态综合法缩减系统自由度,数值求解降阶模型的非线性振动响应,分析叶片-机匣碰摩故障响应特征。数值与实验结果表明:航空发动机双转子系统为多激励非线性系统,系统振动响应频率成分复杂,包括高低压转轴频率、多倍频、组合频率及其他复杂频率;当叶尖间隙较大时,叶片-机匣碰摩可能为局部碰摩,故障特征频率为叶片通过频率及其倍频,并在叶片通过频率两侧存在高低压转轴频率的调制边频带;当叶尖间隙较小时,叶片-机匣碰摩可能发生全周碰摩,呈现出由干摩擦引起的强烈自激振动。研究结果可为航空发动机双转子系统的叶片-机匣碰摩故障诊断及叶尖间隙设计提供一定参考。故障机理研究模拟实验台的研发过程充满挑战。HOJOLO故障机理研究模拟实验台用途

故障机理研究模拟实验台

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,将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解;选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入,得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心;通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证,瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台云南故障机理研究模拟实验台服务故障机理研究模拟实验台的研发是一项艰巨的任务。

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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

:为了解决变分模态分解的参数选取问题并更准确的提取轴承故障特征信息,提出了一种多目标优化变分模态分解(VMD)的轴承故障诊断方法。建立了以信息熵、相关系数和峭度的目标函数以及综合评价指标,将VMD的参数优化问题转换成多目标优化的帕累托(Pareto)问题。首先,利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)对三个目标函数进行寻优,得到VMD参数组合的比较好Pareto解集;其次,对Pareto解集用综合评价指标对其进行评价,确定出VMD的比较好参数组合;利用已确定的比较好参数组合对轴承故障信号进行VMD分解,得到若干本征模态分量(IMFs);再利用综合评价指标选择出比较好IMF,提取故障特征。仿真信号和实际轴承振动信号分析结果表明所提方法的有效性。关键词:变分模态分解;故障诊断;信息熵;峭度;多目标粒子群优化算法故障机理研究模拟实验台的研发需要团队协作。

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在机械设备运行过程中,零部件的运动产生振动和冲击,包含着丰富的设备健康运行状态信息[1-2]。振动冲击往往是由零部件之间的碰撞敲击产生,其幅值大小、出现位置表现着设备的健康状态。在航空、船舶、石油化工等领域的机械设备中,包括航空发动机、内燃机、齿轮箱、往复压缩机、泵等,冲击振动是常见的故障模式[3-5]。因此,监测机械振动信号中的冲击成分可有效反映机械部件运行的健康状态,对设备进行故障诊断具有重要的意义。振动信号冲击成分呈现多频段分布,并伴随着噪声干扰,不同频率成分的冲击在时域混叠等问题[8-9]。以上情况,导致了复杂机械设备的实际振动监测信号的分析难度,造成了早期故障冲击特征难以捕捉等问题。更进一步地,其中一些往复机械(柴油机、往复压缩机、往复泵等)的振动信号的冲击成分在时域分布上呈现周期性间隔特点,与曲轴特定转角对应[10-12],单从回转设备的频域分析方法在此并不适应。由于实际振动信号的频域复杂性和时域多冲击分布特点,因此需要对采集的振动冲击信号进行频域分解和时域冲击的提取,为后续特征提取和故障诊断奠定基础。实验台的故障数据可以用于哪些方面?水泵故障机理研究模拟实验台定制

故障机理研究模拟实验台的稳定性至关重要。HOJOLO故障机理研究模拟实验台用途

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