提出一種往復(fù)式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)的智能往復(fù)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(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別，可實現(xiàn)往復(fù)式壓縮機自學(xué)習(xí)、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(huán)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(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能識別擁有更高的準(zhǔn)確率、更強普適性。經(jīng)模擬和實測數(shù)據(jù)驗證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉(zhuǎn)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(zhuǎn)振動試驗平臺平行齒輪箱疲勞磨損試驗平臺水泵故障植入試平臺齒輪箱傳動特性試驗平臺高速柔性轉(zhuǎn)子振動試驗平臺行星齒輪箱疲勞磨損試驗平臺軸承疲勞磨損試驗平臺單級便攜式行星齒輪箱故障植入實驗臺，故障機理研究模擬實驗臺的應(yīng)用領(lǐng)域廣。四川故障機理研究模擬實驗臺制造商

PT300測試臺組成：測試臺主要由微型直流電機、調(diào)速器、雙支撐軸承、動平衡轉(zhuǎn)子盤、軸承、齒輪、轉(zhuǎn)軸、傳感器支架、減震基礎(chǔ)底座等組成，采用微型模塊化設(shè)計，可用于現(xiàn)場測點分散的大型結(jié)構(gòu)靜力試驗、擬靜力試驗、疲勞試驗等場合，能捕準(zhǔn)確捉材料由彈性區(qū)域進(jìn)入塑性區(qū)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，VALENIAN故障機理研究模擬實驗臺設(shè)備平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺 。

DC24階次分析軟件特點?采用先進(jìn)的數(shù)字跟蹤濾波和重采樣技術(shù)，對振動信號進(jìn)行整周期采樣，實現(xiàn)無泄露、極陡峭的階次分析?每個瞬態(tài)信號都能連續(xù)進(jìn)行采集、分析和保存，保證了數(shù)據(jù)的完整性?數(shù)據(jù)實時顯示、分析和處理，也可事后分析包絡(luò)分析功能特點?軟件包絡(luò)解調(diào)?通過包絡(luò)解調(diào)技術(shù)，實時測量，實時顯示包絡(luò)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(tài)計算、分析和顯示

PT580水泵測試臺可以對離心泵的各種故障進(jìn)行振動采集診斷（例如：氣蝕現(xiàn)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(jìn)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(zhuǎn)換，測量，放大電路組成屬于集成傳感器，可遠(yuǎn)程、動態(tài)、實時、連續(xù)、采集設(shè)備的三軸振動和溫度數(shù)據(jù)，通過運算能力直接運算12種振動相關(guān)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?shù)缴蠈酉到y(tǒng)做分析處理，為各行業(yè)客戶提供低成本、智能化的在線設(shè)備健康監(jiān)測方案。故障機理研究模擬實驗臺的操作要嚴(yán)格遵守規(guī)定。

航空發(fā)動機雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)葉片-機匣碰摩故障模擬，F(xiàn)aultsimulationofblade-casingrubbingfordual-rotorsystemofaero-engines葉片-機匣碰摩嚴(yán)重影響航空發(fā)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(lián)軸器不對中及高低壓轉(zhuǎn)子不平衡，利用有限元法建立雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的非線性動力學(xué)模型；然后利用模態(tài)綜合法縮減系統(tǒng)自由度，數(shù)值求解降階模型的非線性振動響應(yīng)，分析葉片-機匣碰摩故障響應(yīng)特征。數(shù)值與實驗結(jié)果表明：航空發(fā)動機雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)為多激勵非線性系統(tǒng)，系統(tǒng)振動響應(yīng)頻率成分復(fù)雜，包括高低壓轉(zhuǎn)軸頻率、多倍頻、組合頻率及其他復(fù)雜頻率；當(dāng)葉尖間隙較大時，葉片-機匣碰摩可能為局部碰摩，故障特征頻率為葉片通過頻率及其倍頻，并在葉片通過頻率兩側(cè)存在高低壓轉(zhuǎn)軸頻率的調(diào)制邊頻帶；當(dāng)葉尖間隙較小時，葉片-機匣碰摩可能發(fā)生全周碰摩，呈現(xiàn)出由干摩擦引起的強烈自激振動。研究結(jié)果可為航空發(fā)動機雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的葉片-機匣碰摩故障診斷及葉尖間隙設(shè)計提供一定參考。推薦一些國內(nèi)外故障機理研究模擬實驗臺的研究案例 ？湖南故障機理研究模擬實驗臺定制

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：為了解決變分模態(tài)分解的參數(shù)選取問題并更準(zhǔn)確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標(biāo)優(yōu)化變分模態(tài)分解（VMD）的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關(guān)系數(shù)和峭度的目標(biāo)函數(shù)以及綜合評價指標(biāo)，將VMD的參數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)優(yōu)化的帕累托（Pareto）問題。首先，利用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法（MOPSO）對三個目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集；其次，對Pareto解集用綜合評價指標(biāo)對其進(jìn)行評價，確定出VMD的比較好參數(shù)組合；利用已確定的比較好參數(shù)組合對軸承故障信號進(jìn)行VMD分解，得到若干本征模態(tài)分量（IMFs）；再利用綜合評價指標(biāo)選擇出比較好IMF，提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結(jié)果表明所提方法的有效性。關(guān)鍵詞：變分模態(tài)分解；故障診斷；信息熵；峭度；多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法四川故障機理研究模擬實驗臺制造商