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MachineVibrationAnalysisMulti-ModeTrainer（機械振動分析多模式訓練器）AdvancedVibrationAnalysisTrainingSystemPlus（高級振動分析培訓系統）PredictiveMaintenanceVibrationAnalysisTrainingSystem（預測性維護振動分析培訓系統）BalancingandBearingFaultSimulator（動平衡與軸承故障模擬器）ShaftAlignmentTrainer（軸對中訓練臺）RotatingmachinerytrainingSimulator（旋轉機械模擬器）Highe...

要提高故障機理研究模擬實驗臺數據的準確性和可靠性，可以采取以下措施：一是優化實驗設計。合理設置實驗參數和條件，確保實驗的科學性和代表性。二是定期維護和校準實驗設備。保證儀器的正常運行和精度，減少設備誤差對數據的影響。三是嚴格操控實驗環境。保持溫度、濕度等環境因素的穩定，避免環境變化干擾實驗數據。四是提高操作人員的素質。加強培訓，使操作人員熟練掌握實驗流程和操作技巧，減少人為失誤。五是采用多種測量方法和技術進行相互驗證。通過不同方法獲取的數據對比，提高數據的可信度。六是進行多次重復實驗。對實驗數據進行多次采集和分析，通過統計分析來評估數據的穩定性和可靠性。七是強化數據采集和處理系統。...

機械故障模擬器微型版）Desbancsd’essaisdédiésàl’analysevibratoire（用于振動分析的測試臺）FreeAndForcedVibrationAnalysisSetupBearingFaultDemonstrator（滾子軸承故障演示臺）VibrationAnalysisTrainer（振動分析培訓臺）Rotorbearingfailuremechanismresearchsimulationtestbench（轉子軸承故障機理研究模擬實驗臺）Comprehensivefaultsimulationtestbedforrotorandgearbox（轉子、齒輪箱...

PT400mini便攜式軸承齒輪實驗臺可用于振動測試儀器功能演示和旋轉機器振動檢測、分析和故障診斷培訓演示。輕便的小尺寸，可快速模擬0-3000rpm轉速下的機器運行，進行振動測量和分析主要技術參數通道數每模塊8通道，可選配16通道/模塊，通過以太網實現無限通道擴展連續采樣速率比較高5kHz/通道橋路方式支持全橋、半橋、三線制1/4橋適用應變計電阻值（1）三線制1/4橋電阻范圍：120Ω、350Ω程控切換；（2）半橋、全橋電阻范圍：60Ω～20000Ω任意設定；供橋電壓2VDC、5VDC、10VDC分檔切換應變量程±50000με，**小分辨率0.5με應變示值誤差±（0.2％red±2με）...

搭建PT500機械故障實驗臺過程中，在實驗臺關鍵位置設置4個三向加速度傳感器，共計12個信號采集通道用以測取軸承座振動信號。實驗臺共設置4個軸承座，各傳感器通過信號采集通道與軸承座連接，由于軸在運轉過程中不同方向的振動信號不同，將各傳感器的三個信號采集通道分別布置在軸承座的兩個徑向方向x、y與一個軸向方向z上，各軸承座與其連接通道在實驗臺中的位置如圖6所示。圖6中Ⅰ~Ⅳ為四個軸承座，Ch1~12對應12個信號采集通道，以CH1~3為例的三個方向通道布置位置如圖中右側所示，ChV對轉速進行測量，P為負載盤。轉子實驗臺通過兩個負載盤進行質量不平衡轉動實驗以模擬轉子系統的6種故障狀態，每種狀態的質量...

MachineVibrationAnalysisMulti-ModeTrainer（機械振動分析多模式訓練器）AdvancedVibrationAnalysisTrainingSystemPlus（高級振動分析培訓系統）PredictiveMaintenanceVibrationAnalysisTrainingSystem（預測性維護振動分析培訓系統）BalancingandBearingFaultSimulator（動平衡與軸承故障模擬器）ShaftAlignmentTrainer（軸對中訓練臺）RotatingmachinerytrainingSimulator（旋轉機械模擬器）Highe...

軸承故障診斷方法，并用仿真信號和實際軸承振動信號對所提方法進行了驗證，結果表明該方法能夠準確地提取出軸承故障特征數據，進而實現軸承故障的精確診斷。）綜合考慮了軸承故障的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點，構建了信息熵、峭度、相關系數的目標函數以及綜合評價指標，通過目標函數和綜合評價指標選取并確定了比較好的參數組合。（3）利用綜合評價指標選取比較好的IMF，通過實驗信號和仿真信號的分析，表明選取的比較好IMF含有較豐富的軸承故障信息，能夠實現軸承故障位置的精確診斷。不同故障類型電機電流信號，以及振動頻譜信號與正常電機的信號之間的對比。?負載對于故障電機振動現象的影響；?不同類型的電機缺陷對...

：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優化變分模態分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標，將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標粒子群優化算法（MOPSO）對三個目標函數進行尋優，得到VMD參數組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價，確定出VMD的比較好參數組合；利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態分量（IMFs）；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號...

DC24階次分析軟件特點?采用先進的數字跟蹤濾波和重采樣技術，對振動信號進行整周期采樣，實現無泄露、極陡峭的階次分析?每個瞬態信號都能連續進行采集、分析和保存，保證了數據的完整性?數據實時顯示、分析和處理，也可事后分析包絡分析功能特點?軟件包絡解調?通過包絡解調技術，實時測量，實時顯示包絡譜扭振分析功能特點?實時扭振角速度、角度計算與顯示?支持扭振徑向誤差修正，提高測試精度?實時扭振時程曲線、實時扭振角程曲線?實時頻域分析和顯示?扭振模態計算、分析和顯示故障機理研究模擬實驗臺在研究中發揮著關鍵作用。寧夏故障機理研究模擬實驗臺批發故障機理研究模擬實驗臺PT700在內轉子驅動電機機座上設置有內轉子...

：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優化變分模態分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標，將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標粒子群優化算法（MOPSO）對三個目標函數進行尋優，得到VMD參數組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價，確定出VMD的比較好參數組合；利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態分量（IMFs）；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號...

臨界速度測定実験裝置gearfaulttestplatform（齒輪箱實驗臺）AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies（齒輪箱可靠性試驗臺）ModifiedMachineryFaultSimulator（改進升級的機械故障模擬器）TwinRotorSimulator（雙轉子模擬器）VibrationMonitoringandDiagnosticsLab（振動監測和診斷實驗室）MachineryFaultSimulatorsystem（機械故障模擬系統）MachineryFaultSignatureSimulator（機械特征模擬實驗臺）Simul...

針對以上問題，并根據軸承故障脈沖的周期性、沖擊性以及與原始信號相關性的特點得到VMD參數組合的比較好Pareto解集，再利用綜合評價指標評價選擇比較好的參數組合方案，其次，信號分解并綜合評價選取比較好IMF提取故障特征，***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析，驗證了所提方法的有效性。軸承出現故障后，運行過程中會產生周期性的沖擊，其振動信號就越有序，信息熵值也就越小。VMD分解得到的模態分量中，信息熵值越小的模態分量，包含著越多的軸承故障信息，越能反映當前軸承的運行狀態。故障機理研究模擬實驗臺的實驗需要不斷創新。高質量故障機理研究模擬實驗臺服務故障機理研究模擬實驗臺智能預警超限報警根據標準設定...

提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經網絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖，處理后的樣本經卷積神經網絡分類識別，可實現往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法，可無需考慮工藝變化、環境改變等造成示功圖圖形改變的因素，這樣示功圖的處理方式有助于后續的神經網絡智能識別擁有更高的準確率、更強普適性。經模擬和實測數據驗證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉子振動特性試驗平臺電機對拖齒輪箱故障植入試驗平臺微型軸承及動平衡試驗平臺軋銀振動特性試驗平臺軌道軸承振動及疲勞磨損試驗平臺核電立式軸承振動特性試驗扭轉振動試驗平臺平行齒輪箱疲勞磨損...

一階臨界轉速下振動峰值,一級轉子的不平衡。不平衡可能位于中間的轉子動平衡儀,也可能位于轉子的兩端。二階臨界轉速,轉子振動峰值,在二階轉子不平衡,不平衡轉子位于兩端,和反向階段兩端不平衡力的角度。2根據振動的工作速度工作速度轉子失衡類型判斷更為復雜,轉子和軸承之間的互相干擾影響較大的特征。振動的工作速度可分為兩種類型:1)反向階段組件。放電檢測器工作速度下轉子扭轉振動組件是更大、反對稱轉子不平衡。在大多數情況下反對稱林加重程度高,這種振動的工作速度比較容易平衡。2)同相分量。工作速度振動出現同相分量有三種可能性:一階不平衡,第三個訂單不平衡和懸臂式的轉子不平衡。故障機理研究模擬實驗臺的研發需要團...

VALENIAN可以模擬多種旋轉機械的振動情況，并可以通過INV306U數據采集系統與INV1612型多功能柔性轉子系統對系統振動情況進行采集、測量與分析。該系統可以進行轉子動平衡、臨界轉速、油膜渦動、摩擦振動、全息譜和非線性分岔圖等實驗，是一套非常適合于科研、教學和培訓演示的轉子實驗系統。旨在提供一個多用途，綜合型的系統平臺，為從事轉子動力學教學和研究的人員有針對性的深入研究創造良好的實驗與分析條件。昆山漢吉龍測控技術有限公司HOJOLO故障機理研究模擬實驗臺為故障分析提供了依據。浙江新一代故障機理研究模擬實驗臺故障機理研究模擬實驗臺針對以上問題，并根據軸承故障脈沖的周期性、沖擊性以及與原始...

VALENIAN智能診斷平臺的智能診斷對故障信息進行精細診斷，的診斷方法，是精細診斷的有效手段：●圖譜：趨勢圖、波形圖、頻譜圖、棒圖、數字表、儀表盤、圖片、模型、視頻、表格、報警日歷、狀態統計●時域分析：重采樣、IIR數字濾波、FIR數字濾波、一次積分、二次積分、一次微分、二次微分、相關分析、協方差分析、虛擬計算●幅值域分析：統計分析、幅值分析、雨流分析●頻域分析：頻譜分析、自功率譜、自功率譜密度、互功率譜密度、倒譜分析、頻域積分●階次分析：整周期采樣、階次譜、軸心軌跡、振動列表、極坐標、伯德圖、軸心位置圖、級聯圖、瀑布圖●包絡分析：包絡波形、包絡譜●聲學分析：聲壓分析、聲強分析、聲功率分析●...

TwinRotorSimulator（雙轉子模擬器）VibrationMonitoringandDiagnosticsLab（振動監測和診斷實驗室）MachineryFaultSimulatorsystem（機械故障模擬系統）MachineryFaultSignatureSimulator（機械特征模擬實驗臺）Simulateurdepronosticsderoulements（軸承壽命模擬器）bearingfaultsimulator（軸承故障模擬器）MachineryFaultSimulatorShortVersion（機械故障模擬器簡單版）MachineryFaultSimulatorM...

現有方法對強噪聲背景下的弱信號的分析不是很理想，提出一種循環相位網絡來分析高斯白噪聲下的微弱周期信號，循環相位網絡在一定信噪比范圍內相比于其他微弱信號檢測法能更好的提取微弱信號相關信息，且計算量小，相關理論簡單，適應于對微弱信號的快速檢測。為了進一步減少計算量，引入了微弱信號存在性檢測法濾除純高斯噪聲信號，經實驗驗證微弱信號存在性檢測法與循環相位網絡相結合，對強噪聲背景下的微弱周期信號分析具有良好的效果故障機理研究模擬實驗臺的使用方法需要熟練掌握。國產故障機理研究模擬實驗臺企業故障機理研究模擬實驗臺 故障機理研究模擬實驗臺在多個領域都有著的應用。在工業生產中，它被用于研究和分析設備故...

出了全壽命DynamicVibrationSimulator（動態振動模擬器）MachinerydiagnosisSimulator（機械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動和遠程狀態監測試驗臺）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動分析培訓系統）mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed（機械軸承齒輪故障模擬試驗臺）VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench（振動分析與對中訓練臺）Rotatingm...

提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經網絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖，處理后的樣本經卷積神經網絡分類識別，可實現往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法，可無需考慮工藝變化、環境改變等造成示功圖圖形改變的因素，這樣示功圖的處理方式有助于后續的神經網絡智能識別擁有更高的準確率、更強普適性。經模擬和實測數據驗證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉子振動特性試驗平臺電機對拖齒輪箱故障植入試驗平臺微型軸承及動平衡試驗平臺軋銀振動特性試驗平臺軌道軸承振動及疲勞磨損試驗平臺核電立式軸承振動特性試驗扭轉振動試驗平臺平行齒輪箱疲勞磨損...

PT580水泵測試臺可以對離心泵的各種故障進行振動采集診斷（例如：氣蝕現象、葉輪裂紋、葉輪磨損、葉輪不平衡等故障），包括可以模擬各種故障軸承元件，對故障信號進行檢測處理判斷故障類型。是在一片多晶硅上通過微機械加工出加速度敏感原件，它由轉換，測量，放大電路組成屬于集成傳感器，可遠程、動態、實時、連續、采集設備的三軸振動和溫度數據，通過運算能力直接運算12種振動相關特征值，并使用有線或者無線等各類通訊方式，將特征值和原始信號傳輸到上層系統做分析處理，為各行業客戶提供低成本、智能化的在線設備健康監測方案。故障機理研究模擬實驗臺是深入分析故障原因的基礎。遼寧故障機理研究模擬實驗臺操作故障機理研究模擬實...

軸承是機械設備中支撐轉軸運轉的重要零部件，被***運用于交通、工程機械等重要領域。隨著機械設備對旋轉速度以及載荷要求的逐步提高，對軸承的性能要求也隨之升高，其一旦出現故障，機械設備就無法正常運行，造成經濟損失及人員傷亡。因此，及時準確診斷軸承故障變得很有必要。但是，軸承運行環境中的噪聲較大，采集到軸承微弱故障的振動信號中含有大量的信號冗余軸承的運行狀態就變得較為困難，因此，需要合理且有效地振動信號處理方法提取軸承的故障特征，這故障診斷的關鍵，BTS100軸承壽命預測測試臺，主要由三相異步電動機，聯軸器，雙支撐軸承座單元，測試軸承、溫度監測模塊、轉速調節及轉速顯示模塊，徑向及軸向液壓油站加載系統...

PT300測試臺組成：測試臺主要由微型直流電機、調速器、雙支撐軸承、動平衡轉子盤、軸承、齒輪、轉軸、傳感器支架、減震基礎底座等組成，采用微型模塊化設計，可用于現場測點分散的大型結構靜力試驗、擬靜力試驗、疲勞試驗等場合，能捕準確捉材料由彈性區域進入塑性區域整個過程的緩變信號。主要特點●采集器與控制器之間采用RS485總線星型連接●每個控制器可以控制8個采集器，每個采集器8通道或16通道可選●控制器支持POE供電、NTP同步，故障機理研究模擬實驗臺的應用領域廣。江蘇租賃故障機理研究模擬實驗臺故障機理研究模擬實驗臺滾動軸承是應用**為***但極易損壞的零件之一。據統計，在使用滾動軸承的旋轉機械中，大...

PT400mini便攜式軸承齒輪實驗臺可用于振動測試儀器功能演示和旋轉機器振動檢測、分析和故障診斷培訓演示。輕便的小尺寸，可快速模擬0-3000rpm轉速下的機器運行，進行振動測量和分析主要技術參數通道數每模塊8通道，可選配16通道/模塊，通過以太網實現無限通道擴展連續采樣速率比較高5kHz/通道橋路方式支持全橋、半橋、三線制1/4橋適用應變計電阻值（1）三線制1/4橋電阻范圍：120Ω、350Ω程控切換；（2）半橋、全橋電阻范圍：60Ω～20000Ω任意設定；供橋電壓2VDC、5VDC、10VDC分檔切換應變量程±50000με，**小分辨率0.5με應變示值誤差±（0.2％red±2με）...

提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經網絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖，處理后的樣本經卷積神經網絡分類識別，可實現往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法，可無需考慮工藝變化、環境改變等造成示功圖圖形改變的因素，這樣示功圖的處理方式有助于后續的神經網絡智能識別擁有更高的準確率、更強普適性。經模擬和實測數據驗證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉子振動特性試驗平臺電機對拖齒輪箱故障植入試驗平臺微型軸承及動平衡試驗平臺軋銀振動特性試驗平臺軌道軸承振動及疲勞磨損試驗平臺核電立式軸承振動特性試驗扭轉振動試驗平臺平行齒輪箱疲勞磨損...

PT300測試臺組成：測試臺主要由微型直流電機、調速器、雙支撐軸承、動平衡轉子盤、軸承、齒輪、轉軸、傳感器支架、減震基礎底座等組成，采用微型模塊化設計，可用于現場測點分散的大型結構靜力試驗、擬靜力試驗、疲勞試驗等場合，能捕準確捉材料由彈性區域進入塑性區域整個過程的緩變信號。主要特點●采集器與控制器之間采用RS485總線星型連接●每個控制器可以控制8個采集器，每個采集器8通道或16通道可選●控制器支持POE供電、NTP同步，故障機理研究模擬實驗臺是深入研究故障與工業 4.0 關系的基礎。多功能故障機理研究模擬實驗臺廠家排名故障機理研究模擬實驗臺出了全壽命DynamicVibrationSimul...

VALENIAN可以模擬多種旋轉機械的振動情況，并可以通過INV306U數據采集系統與INV1612型多功能柔性轉子系統對系統振動情況進行采集、測量與分析。該系統可以進行轉子動平衡、臨界轉速、油膜渦動、摩擦振動、全息譜和非線性分岔圖等實驗，是一套非常適合于科研、教學和培訓演示的轉子實驗系統。旨在提供一個多用途，綜合型的系統平臺，為從事轉子動力學教學和研究的人員有針對性的深入研究創造良好的實驗與分析條件。昆山漢吉龍測控技術有限公司HOJOLO故障機理研究模擬實驗臺的技術不斷更新。廣西故障機理研究模擬實驗臺用途故障機理研究模擬實驗臺：為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息...

航空發動機雙轉子系統葉片-機匣碰摩故障模擬，Faultsimulationofblade-casingrubbingfordual-rotorsystemofaero-engines葉片-機匣碰摩嚴重影響航空發動機的性能、可靠性及安全性。考慮葉片-機匣碰摩、軸承非線性、聯軸器不對中及高低壓轉子不平衡，利用有限元法建立雙轉子系統的非線性動力學模型；然后利用模態綜合法縮減系統自由度，數值求解降階模型的非線性振動響應，分析葉片-機匣碰摩故障響應特征。數值與實驗結果表明：航空發動機雙轉子系統為多激勵非線性系統，系統振動響應頻率成分復雜，包括高低壓轉軸頻率、多倍頻、組合頻率及其他復雜頻率；當葉尖間隙較大...

在機械設備運行過程中，零部件的運動產生振動和沖擊，包含著豐富的設備健康運行狀態信息[1-2]。振動沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產生，其幅值大小、出現位置表現著設備的健康狀態。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中，包括航空發動機、內燃機、齒輪箱、往復壓縮機、泵等，沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此，監測機械振動信號中的沖擊成分可有效反映機械部件運行的健康狀態，對設備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現多頻段分布，并伴隨著噪聲干擾，不同頻率成分的沖擊在時域混疊等問題[8-9]。以上情況，導致了復雜機械設備的實際振動監測信號的分析難度，造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。...

MachineVibrationAnalysisMulti-ModeTrainer（機械振動分析多模式訓練器）AdvancedVibrationAnalysisTrainingSystemPlus（高級振動分析培訓系統）PredictiveMaintenanceVibrationAnalysisTrainingSystem（預測性維護振動分析培訓系統）BalancingandBearingFaultSimulator（動平衡與軸承故障模擬器）ShaftAlignmentTrainer（軸對中訓練臺）RotatingmachinerytrainingSimulator（旋轉機械模擬器）Highe...