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(xiàn)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(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(shù)據(jù)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穩(wěn)定性至關重要。山西新一代故障機理研究模擬實驗臺

針對以上問題，并根據(jù)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(shù)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(shù)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(xiàn)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(tài)分量中，信息熵值越小的模態(tài)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(tài)。蘇州故障機理研究模擬實驗臺怎么用平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺 。

針對包絡估計函數(shù)解調時出現(xiàn)的突變問題，提出奇異區(qū)間包絡重構局部均值分解方法。該方法確定包絡估計函數(shù)解調突變原因為包絡線存在交叉，為此定義交叉局部區(qū)域為奇異區(qū)間，結合極值對稱理論增廣該區(qū)間插值點，應用三次埃爾米特插值進行局部重構，形成奇異區(qū)間包絡重構算法。仿真信號和往復壓縮機軸承故障診斷應用證明，本文所提方法解決了包絡線交叉問題，抑制了解調突變現(xiàn)象，分解結果故障特征更***。關鍵詞：LMD；重構包絡；解調突變；往復式壓縮機；故障診斷

Wind-turbinesimulator（風力渦輪模擬器）Geardrivesimulator（齒輪箱傳動模擬器）ElectricalAnalysisSimulator（電氣分析模擬器）CustomizedSimulator（定制模擬器）DynamicVibrationSimulator（動態(tài)振動模擬器）MachinerydiagnosisSimulator（機械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動和遠程狀態(tài)監(jiān)測試驗臺）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動分析培訓系統(tǒng)）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）Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform（旋轉機械振動分析與故障診斷實驗平臺）介紹增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺的組成部分。

PT500MiNi振動力學實驗臺、激振和傳感器、數(shù)據(jù)采集卡及其采集和分析軟件等于一體的教學用振動力學實驗系統(tǒng)。該產品緊扣高校力學教學實驗大綱，教學內容覆蓋面廣，實驗裝置組成簡單明晰。特別適用于各類高校力學實驗室等教學力學實驗場合。特點：●高精度動態(tài)信號采集器?！?個通道IEPE傳感器接入同步采集，1個通道寬電壓信號接入，電壓幅值可達100Vp-p，每通道集成寬帶濾波器，在奈奎斯特時提供完全的衰減?！癫杉饔赏獠縐SB供電并傳輸數(shù)據(jù)，是實驗室測量，工業(yè)測量，便攜式測量的良好選擇。4通道IEPE/V，同步采集漢吉龍測控增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。陜西故障機理研究模擬實驗臺設備

怎樣保證故障機理研究模擬實驗臺的實驗數(shù)據(jù)的準確性和可靠性?山西新一代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(jù)統(tǒng)計，在使用滾動軸承的旋轉機械中，大約有30%的機械故障都是由于軸承引起的，因此滾動軸承的故障診斷具有重要意義。在復雜振動傳輸路徑及嚴重環(huán)境噪聲干擾等因素的影響下，使得工程應用中軸承的故障識別相對困難，如何從滾動軸承的振動信號中提取故障特征并辨識出故障類型和損傷程度是滾動軸承故障診斷技術的關鍵所在機械故障綜合模擬實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發(fā)電傳動故障模擬實驗臺動力傳動故障預測綜合實驗臺機械故障綜合實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發(fā)電傳動故障模擬實驗臺電機故障模擬實驗臺動力傳動故障預測綜合實驗臺列車轉向架故障模擬實驗臺軸承預測模擬實驗臺轉子動力學模擬教學實驗臺齒輪箱故障模擬教學實驗臺綜合故障模擬教學實驗臺機泵循環(huán)和故障模擬實驗臺，昆山漢吉龍山西新一代故障機理研究模擬實驗臺