MachineVibrationAnalysisMulti-ModeTrainer（機(jī)械振動(dòng)分析多模式訓(xùn)練器）AdvancedVibrationAnalysisTrainingSystemPlus（高級振動(dòng)分析培訓(xùn)系統(tǒng)）PredictiveMaintenanceVibrationAnalysisTrainingSystem（預(yù)測性維護(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（軸對中訓(xùn)練臺）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）GearboxDynamicsSimulator（齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺）增速齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺。機(jī)電故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺用途

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)分析及故障診斷試驗(yàn)平臺 2、柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)臺 3、剛性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)臺 4、行星齒輪故障診斷試驗(yàn)平臺 5、齒輪故障診斷試驗(yàn)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)綜合教學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)是針對高等院校和科研院所力學(xué)與機(jī)械類專業(yè)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)等相關(guān)課程而設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)和研究用儀器。它通過設(shè)定柔性轉(zhuǎn)子軸系不同的轉(zhuǎn)動(dòng)條件和結(jié)構(gòu)形式來模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械各種運(yùn)行狀態(tài)和多種故障類型，通過測量與分析系統(tǒng)可完成轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)的多項(xiàng)基本實(shí)驗(yàn)，動(dòng)平衡實(shí)驗(yàn)和故障診斷與分析實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)成開放型的上海VALENIAN故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺介紹增速齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的組成部分。

在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中，零部件的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生振動(dòng)和沖擊，包含著豐富的設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)信息[1-2]。振動(dòng)沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產(chǎn)生，其幅值大小、出現(xiàn)位置表現(xiàn)著設(shè)備的健康狀態(tài)。在航空、船舶、石油化工等領(lǐng)域的機(jī)械設(shè)備中，包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、齒輪箱、往復(fù)壓縮機(jī)、泵等，沖擊振動(dòng)是常見的故障模式[3-5]。因此，監(jiān)測機(jī)械振動(dòng)信號中的沖擊成分可有效反映機(jī)械部件運(yùn)行的健康狀態(tài)，對設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)信號沖擊成分呈現(xiàn)多頻段分布，并伴隨著噪聲干擾，不同頻率成分的沖擊在時(shí)域混疊等問題[8-9]。以上情況，導(dǎo)致了復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的實(shí)際振動(dòng)監(jiān)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。更進(jìn)一步地，其中一些往復(fù)機(jī)械（柴油機(jī)、往復(fù)壓縮機(jī)、往復(fù)泵等）的振動(dòng)信號的沖擊成分在時(shí)域分布上呈現(xiàn)周期性間隔特點(diǎn)，與曲軸特定轉(zhuǎn)角對應(yīng)[10-12]，單從回轉(zhuǎn)設(shè)備的頻域分析方法在此并不適應(yīng)。由于實(shí)際振動(dòng)信號的頻域復(fù)雜性和時(shí)域多沖擊分布特點(diǎn)，因此需要對采集的振動(dòng)沖擊信號進(jìn)行頻域分解和時(shí)域沖擊的提取，為后續(xù)特征提取和故障診斷奠定基礎(chǔ)。

沖擊識別與分解對柴油機(jī)狀態(tài)特征提取具有重要價(jià)值?，F(xiàn)有常用方法利用沖擊頻域特性，通過頻域分解與重構(gòu)識別并分解沖擊，在分解復(fù)雜多沖擊非平穩(wěn)信號存在頻段混疊、時(shí)域沖擊重合等問題。本研究提出了一種變分時(shí)頻聯(lián)合分解（VTFJD）方法，目的在于提取多源沖擊振動(dòng)信號中沖擊成分。首先采用改進(jìn)變分模態(tài)分解（VMD）方法對多沖擊振動(dòng)信號進(jìn)行頻域分解，得到各分解模態(tài)信號；其次，提出了變分時(shí)域分解方法（VTD），用于提取各分解模態(tài)信號中的沖擊成分；***，對時(shí)頻聯(lián)合分解信號進(jìn)行篩選，獲得振動(dòng)波形中多源沖擊成分時(shí)頻域信息。同時(shí)，針對VMD和VTD中參數(shù)選擇問題，分別提出了參數(shù)優(yōu)化選擇方案。仿真信號和實(shí)際柴油機(jī)連桿軸瓦振動(dòng)信號特征提取結(jié)果表明，VTFJD具有出色的多沖擊信號自適應(yīng)時(shí)頻分解能力，具有沖擊自動(dòng)識別與分解提取能力。關(guān)鍵詞：信號分解；振動(dòng)與沖擊；柴油機(jī)；連桿軸瓦磨損故障在故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺中，怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析？

提出一種往復(fù)式壓縮機(jī)示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的智能往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷流程。使用等參元?dú)w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(shí)現(xiàn)往復(fù)式壓縮機(jī)自學(xué)習(xí)、智能故障診斷。使用等參元?dú)w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(qiáng)普適性。經(jīng)模擬和實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉(zhuǎn)子振動(dòng)特性試驗(yàn)平臺電機(jī)對拖齒輪箱故障植入試驗(yàn)平臺微型軸承及動(dòng)平衡試驗(yàn)平臺軋銀振動(dòng)特性試驗(yàn)平臺軌道軸承振動(dòng)及疲勞磨損試驗(yàn)平臺核電立式軸承振動(dòng)特性試驗(yàn)扭轉(zhuǎn)振動(dòng)試驗(yàn)平臺平行齒輪箱疲勞磨損試驗(yàn)平臺水泵故障植入試平臺齒輪箱傳動(dòng)特性試驗(yàn)平臺高速柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺行星齒輪箱疲勞磨損試驗(yàn)平臺軸承疲勞磨損試驗(yàn)平臺單級便攜式行星齒輪箱故障植入實(shí)驗(yàn)臺，平行軸齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺 。江蘇故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺定制

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的可靠性備受認(rèn)可。機(jī)電故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺用途

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)氣閥在工作中會受到摩擦，沖擊等多種因素的干擾，導(dǎo)致其振動(dòng)信號具有強(qiáng)烈的非線性，非平穩(wěn)性特征[2]。針對上訴信號，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非平穩(wěn)、非線性特征，同時(shí)可以描述氣閥振動(dòng)信號的自相似性，進(jìn)而可以更***準(zhǔn)確的提取往復(fù)壓縮機(jī)氣閥的故障特征機(jī)電故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺用途