黑龙江租赁故障机理研究模拟实验台

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精度令人赞叹。黑龙江租赁故障机理研究模拟实验台

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针对以上问题，并根据轴承故障脉冲的周期性、冲击性以及与原始信号相关性的特点得到VMD参数组合的比较好Pareto解集，再利用综合评价指标评价选择比较好的参数组合方案，其次，信号分解并综合评价选取比较好IMF提取故障特征，***利用仿真信号和实际轴承振动信号分析，验证了所提方法的有效性。轴承出现故障后，运行过程中会产生周期性的冲击，其振动信号就越有序，信息熵值也就越小。VMD分解得到的模态分量中，信息熵值越小的模态分量，包含着越多的轴承故障信息，越能反映当前轴承的运行状态。

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在故障机理研究模拟实验台中，怎样实现数据的实时监测和分析？

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