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原裝進(jìn)口故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)貼牌

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025年05月09日

軸承故障診斷方法,并用仿真信號(hào)和實(shí)際軸承振動(dòng)信號(hào)對(duì)所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確地提取出軸承故障特征數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)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(hào)相關(guān)性的特點(diǎn),構(gòu)建了信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)的目標(biāo)函數(shù)以及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),通過目標(biāo)函數(shù)和綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)選取并確定了比較好的參數(shù)組合。(3)利用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)選取比較好的IMF,通過實(shí)驗(yàn)信號(hào)和仿真信號(hào)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?qū)崿F(xiàn)軸承故障位置的精確診斷。不同故障類型電機(jī)電流信號(hào),以及振動(dòng)頻譜信號(hào)與正常電機(jī)的信號(hào)之間的對(duì)比。?負(fù)載對(duì)于故障電機(jī)振動(dòng)現(xiàn)象的影響;?不同類型的電機(jī)缺陷對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的敏感性;?在變頻器模式下,振動(dòng)頻譜信號(hào)的干擾識(shí)別;?轉(zhuǎn)子不平衡的識(shí)別,以及對(duì)振動(dòng)影響;?采用振動(dòng)頻譜分析對(duì)于軸承故障的識(shí)別;?設(shè)備基礎(chǔ)松動(dòng)現(xiàn)象的研究與識(shí)別;?不對(duì)中對(duì)設(shè)備振動(dòng)及噪聲的影響;?電機(jī)在不同模式下運(yùn)行的振動(dòng)信號(hào)對(duì)比(直接驅(qū)動(dòng)與變頻器驅(qū)動(dòng));?頻譜分析與信號(hào)處理的學(xué)習(xí);故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的技術(shù)含量高。原裝進(jìn)口故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)貼牌

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

MachineVibrationAnalysisTrainer(機(jī)器振動(dòng)分析訓(xùn)練器)ExtendedVibrationAnalysisTrainingSystem(拓展振動(dòng)分析培訓(xùn)系統(tǒng))MachineVibrationAnalysisMulti-ModeTrainer(機(jī)械振動(dòng)分析多模式訓(xùn)練器)AdvancedVibrationAnalysisTrainingSystemPlus(高級(jí)振動(dòng)分析培訓(xùn)系統(tǒng))PredictiveMaintenanceVibrationAnalysisTrainingSystem(預(yù)測(cè)性維護(hù)振動(dòng)分析培訓(xùn)系統(tǒng))BalancingandBearingFaultSimulator(動(dòng)平衡與軸承故障模擬器)ShaftAlignmentTrainer(軸對(duì)中訓(xùn)練臺(tái))RotatingmachinerytrainingSimulator(旋轉(zhuǎn)機(jī)械模擬器)Highendmodelfortraininghighspeedrotordynamics(用于訓(xùn)練高速轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)的**模型)貴州故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)校正故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域廣。

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PT580水泵測(cè)試臺(tái)可以對(duì)離心泵的各種故障進(jìn)行振動(dòng)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(duì)故障信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)處理判斷故障類型。是在一片多晶硅上通過微機(jī)械加工出加速度敏感原件,它由轉(zhuǎn)換,測(cè)量,放大電路組成屬于集成傳感器,可遠(yuǎn)程、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、連續(xù)、采集設(shè)備的三軸振動(dòng)和溫度數(shù)據(jù),通過運(yùn)算能力直接運(yùn)算12種振動(dòng)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(hào)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(cè)方案。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的技術(shù)不斷更新。

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往復(fù)壓縮機(jī)作為工業(yè)生產(chǎn)中的重要組成設(shè)備,保證其正常運(yùn)行具有極其重要的實(shí)際意義。根據(jù)相關(guān)研究統(tǒng)計(jì),氣閥故障大約占到了往復(fù)壓縮機(jī)故障總數(shù)的60%[1]。因此,有必要對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)氣閥故障進(jìn)行深入的分析和研究。往復(fù)壓縮機(jī)氣閥在工作中會(huì)受到摩擦,沖擊等多種因素的干擾,導(dǎo)致其振動(dòng)信號(hào)具有強(qiáng)烈的非線性,非平穩(wěn)性特征[2]。針對(duì)上訴信號(hào),目前多采用小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、變分模態(tài)分解(VMD)、熵值法、分形方法等對(duì)其進(jìn)行分析研究,其中,多重分形方法不僅可以深層次的描述氣閥信號(hào)非平穩(wěn)、非線性特征,同時(shí)可以描述氣閥振動(dòng)信號(hào)的自相似性,進(jìn)而可以更***準(zhǔn)確的提取往復(fù)壓縮機(jī)氣閥的故障特征原裝進(jìn)口故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)貼牌

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