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...
对试验台主要零部件进行模态分析,结果显示各部件固有频率远离航空发动机各阶临界转速,说明了试验台初步设计的合理性;为提高鼠笼弹性支承刚度设计的精确性,提出了有效集算法和遗传算法相结合的优化方法,优化后,2#和3#支点鼠笼弹支的设计刚度与目标值之间的误差分别为0.3%和0.1%,验证了该方法的高精度和高效率。然后,建立双转子系统动力学简化模型,运用有限单元法推导系统动力学方程,编写程序计算了高低压转子分别为主激励时系统临界转速,结果表明计算值与航空发动机实测值的误差远超过了允许误差5%,需后续优化。接着,运用变换哈墨斯利算法优化系统的临界转速,对比优化值与航空发动机实测值的误差,其误差不超过允许误差5%,低压转子结构参数符合设计要求,证明了优化方法的可行性。故障机理研究模拟实验台的运行需要精心维护。常见故障机理研究模拟实验台现状
实验台推广关键词(2024xin)MachineryFaultSimulator(机械故障模拟器)machinefaultsimulator(机器故障模拟器)Bearingdegradationtestbench(轴承退化试验台)DrivetrainDiagnosticsSimulator(动力传动系统诊断模拟器)MachineryFault&RotorDynamicsSimulator(机械故障与转子动力学模拟器)RollerBearingDefectSimulator(滚子轴承故障模拟器)Motorfaultdiagnosissimulator(电机故障诊断模拟器)Motor-GeneratorExperimentalApparatus(发电机故障模拟装置)BearingPrognosticsSimulator(轴承预测性模拟器)GearboxPrognosticsSimulator(齿轮箱预测模拟器)陕西机械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故障研究的前沿阵地。

HOJOLO自主开发的智能在线监测系统平台,以结构安全和设备故障预测为导向,深度融合了物联网、大数据、云/边缘计算、人工智能以及数字孪生等先进理念,可广泛应用于桥梁、房屋、隧道、边坡、大坝、港机、机械设备、电力设施以及武器装备等结构或设备的在线监测与健康管理。系统特点结构信息管理支持用户自定义编辑结构信息,内置地理位置地图,支持导入大部分主流格式的2D图形或3D实体模型用于测点布设可视化展示状态显示支持自定义大屏展示界面的设计与主题管理,丰富的数据展示模块,多维度直观显示被监测对象的实时/历史工作状态、报警等信息测点设置支持自定义创建与编辑测点,包括测点的基本信息、采样设置、实时分析和存储设置等。支持分析点数以及数据稀释规则自定义,优化数据存储结构,合理有效利用服务器存储空间
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。实验台的故障数据可以用于哪些方面?

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。转子轴承故障机理研究模拟实验台。新一代故障机理研究模拟实验台现状
故障机理研究模拟实验台的研发是一项艰巨的任务。常见故障机理研究模拟实验台现状
模拟器)Portablevibrationsimulator(便携式振动模拟器)MachineVibrationSimulator(机械振动模拟器)Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator(机械振动-轴对中模拟器)MachineryFaultSimulator–Lite(机械故障模拟器-简装版)MachineryFaultSimulator–Magnum(机械故障模拟器-完整版)Balancing–AlignmentTrainer(动平衡-对中训练台)MachineVibration&GearboxSimulator(机械振动-齿轮箱模拟器)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)常见故障机理研究模拟实验台现状
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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