浙江教学故障机理研究模拟实验台

1、旋转机械振动分析及故障诊断试验平台 2、柔性转子振动试验台 3、刚性转子振动试验台 4、行星齿轮故障诊断试验平台 5、齿轮故障诊断试验发动机转子动力学实验平台转子动力学综合教学实验系统是针对高等院校和科研院所力学与机械类专业转子动力学等相关课程而设计的实验教学和研究用仪器。它通过设定柔性转子轴系不同的转动条件和结构形式来模拟旋转机械各种运行状态和多种故障类型，通过测量与分析系统可完成转子动力学的多项基本实验，动平衡实验和故障诊断与分析实验。系统的硬件和软件设计成开放型的故障机理研究模拟实验台在研究中发挥着关键作用。浙江教学故障机理研究模拟实验台

在机械设备运行过程中，零部件的运动产生振动和冲击，包含着丰富的设备健康运行状态信息[1-2]。振动冲击往往是由零部件之间的碰撞敲击产生，其幅值大小、出现位置表现着设备的健康状态。在航空、船舶、石油化工等领域的机械设备中，包括航空发动机、内燃机、齿轮箱、往复压缩机、泵等，冲击振动是常见的故障模式[3-5]。因此，监测机械振动信号中的冲击成分可有效反映机械部件运行的健康状态，对设备进行故障诊断具有重要的意义。振动信号冲击成分呈现多频段分布，并伴随着噪声干扰，不同频率成分的冲击在时域混叠等问题[8-9]。以上情况，导致了复杂机械设备的实际振动监测信号的分析难度，造成了早期故障冲击特征难以捕捉等问题。更进一步地，其中一些往复机械（柴油机、往复压缩机、往复泵等）的振动信号的冲击成分在时域分布上呈现周期性间隔特点，与曲轴特定转角对应[10-12]，单从回转设备的频域分析方法在此并不适应。由于实际振动信号的频域复杂性和时域多冲击分布特点，因此需要对采集的振动冲击信号进行频域分解和时域冲击的提取，为后续特征提取和故障诊断奠定基础。山东汉吉龙故障机理研究模拟实验台高速轴承故障机理研究模拟实验台。

VALENIAN智能诊断平台的智能诊断对故障信息进行精细诊断，的诊断方法，是精细诊断的有效手段：●图谱：趋势图、波形图、频谱图、棒图、数字表、仪表盘、图片、模型、视频、表格、报警日历、状态统计●时域分析：重采样、IIR数字滤波、FIR数字滤波、一次积分、二次积分、一次微分、二次微分、相关分析、协方差分析、虚拟计算●幅值域分析：统计分析、幅值分析、雨流分析●频域分析：频谱分析、自功率谱、自功率谱密度、互功率谱密度、倒谱分析、频域积分●阶次分析：整周期采样、阶次谱、轴心轨迹、振动列表、极坐标、伯德图、轴心位置图、级联图、瀑布图●包络分析：包络波形、包络谱●声学分析：声压分析、声强分析、声功率分析●模态分析：时域ODS、频域ODS●工程应用：应变花计算、扭矩分析、轴功率分析、扭振分析、索力计算、小波分析

GearboxDynamicsSimulator（齿轮箱实验台）nejvyššímodelpronáhleddovysokootáčkovérotorovédynamiky（用于训练高速转子动力学的**模型）振動診断シミュレーター（振动诊断模拟器）回転機シミュレータ（旋转模拟器）シャフト旋回実験装置（轴转动实验装置）振動発生型メンテナンス実習装置機械・設備の故障解析から設備診断臨界速度測定実験装置gearfaulttestplatform（齿轮箱实验台）AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies（齿轮箱可靠性试验台）ModifiedMachineryFaultSimulator（改进升级的机械故障模拟器）介绍增速齿轮箱故障机理研究模拟实验台的组成部分。

针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台故障机理研究模拟实验台是深入分析故障原因的基础。进口故障机理研究模拟实验台视频

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：为了解决变分模态分解的参数选取问题并更准确的提取轴承故障特征信息，提出了一种多目标优化变分模态分解（VMD）的轴承故障诊断方法。建立了以信息熵、相关系数和峭度的目标函数以及综合评价指标，将VMD的参数优化问题转换成多目标优化的帕累托（Pareto）问题。首先，利用多目标粒子群优化算法（MOPSO）对三个目标函数进行寻优，得到VMD参数组合的比较好Pareto解集；其次，对Pareto解集用综合评价指标对其进行评价，确定出VMD的比较好参数组合；利用已确定的比较好参数组合对轴承故障信号进行VMD分解，得到若干本征模态分量（IMFs）；再利用综合评价指标选择出比较好IMF，提取故障特征。仿真信号和实际轴承振动信号分析结果表明所提方法的有效性。关键词：变分模态分解；故障诊断；信息熵；峭度；多目标粒子群优化算法浙江教学故障机理研究模拟实验台