模擬器）Portablevibrationsimulator（便攜式振動(dòng)模擬器）MachineVibrationSimulator（機(jī)械振動(dòng)模擬器）Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator（機(jī)械振動(dòng)-軸對(duì)中模擬器）MachineryFaultSimulator–Lite（機(jī)械故障模擬器-簡(jiǎn)裝版）MachineryFaultSimulator–Magnum（機(jī)械故障模擬器-完整版）Balancing–AlignmentTrainer（動(dòng)平衡-對(duì)中訓(xùn)練臺(tái)）MachineVibration&GearboxSimulator（機(jī)械振動(dòng)-齒輪箱模擬器）Wind-turbinesimulator（風(fēng)力渦輪模擬器）Geardrivesimulator（齒輪箱傳動(dòng)模擬器）ElectricalAnalysisSimulator（電氣分析模擬器）CustomizedSimulator（定制模擬器）高速軸承故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。電機(jī)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)寫論文

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(cè)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)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(duì)設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)信號(hào)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(cè)信號(hào)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(hào)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(duì)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(hào)的頻域復(fù)雜性和時(shí)域多沖擊分布特點(diǎn)，因此需要對(duì)采集的振動(dòng)沖擊信號(hào)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)。葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)視頻故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的研究具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值。

Wind-turbinesimulator（風(fēng)力渦輪模擬器）Geardrivesimulator（齒輪箱傳動(dòng)模擬器）ElectricalAnalysisSimulator（電氣分析模擬器）CustomizedSimulator（定制模擬器）DynamicVibrationSimulator（動(dòng)態(tài)振動(dòng)模擬器）MachinerydiagnosisSimulator（機(jī)械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動(dòng)和遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)試驗(yàn)臺(tái)）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動(dòng)分析培訓(xùn)系統(tǒng)）mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed（機(jī)械軸承齒輪故障模擬試驗(yàn)臺(tái)）VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench（振動(dòng)分析與對(duì)中訓(xùn)練臺(tái)）Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform（旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)分析與故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺(tái)）

智能預(yù)警超限報(bào)警根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定報(bào)警閾值，當(dāng)測(cè)量值超過閾值即發(fā)出相應(yīng)的報(bào)警（規(guī)則I）變化率報(bào)警對(duì)變化率設(shè)定閾值，測(cè)量值雖然沒超限但變化率超限，發(fā)出相應(yīng)報(bào)警（規(guī)則II）趨勢(shì)預(yù)警基于自適應(yīng)閾值檢測(cè)方法，可隨工況變化自適應(yīng)的調(diào)節(jié)閾值，能夠有效減少由于固定閾值所引起的誤檢測(cè)和漏檢測(cè)問題，實(shí)時(shí)工作狀態(tài)●用戶可實(shí)時(shí)觀察和了解被監(jiān)測(cè)對(duì)象當(dāng)前各種故障的診斷情況以及所對(duì)應(yīng)的特征值數(shù)據(jù)●***顯示被監(jiān)測(cè)對(duì)象各種故障的現(xiàn)象描述、判斷依據(jù)、參考圖譜、實(shí)時(shí)圖譜以及診斷結(jié)果等信息，供用戶參考比對(duì)●當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出故障預(yù)警時(shí)，用戶可參考系統(tǒng)提供的各種參考信息，進(jìn)一步綜合判斷被監(jiān)測(cè)對(duì)象的故障狀態(tài)●實(shí)時(shí)工作狀態(tài)采用word文檔頁(yè)面展示，可以供第三方軟件通過WebAPI接口直接調(diào)用，故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的價(jià)值不可估量。

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)分析及故障診斷試驗(yàn)平臺(tái) 2、柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái) 3、剛性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)臺(tái) 4、行星齒輪故障診斷試驗(yàn)平臺(tái) 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(tái)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)綜合教學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)是針對(duì)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(cè)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)成開放型的故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有重要意義。葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)視頻

在故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)中，怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析？電機(jī)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)寫論文

離心風(fēng)機(jī)故障植入試驗(yàn)平臺(tái)機(jī)械故障仿真測(cè)試臺(tái)架風(fēng)力發(fā)電故障植入試驗(yàn)平臺(tái)直升機(jī)尾翼傳動(dòng)振動(dòng)及扭轉(zhuǎn)特性..直升機(jī)齒輪傳動(dòng)振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入綜合試驗(yàn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入輕型綜合試驗(yàn)臺(tái)行星齒輪箱故障植入試驗(yàn)平臺(tái)高速柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)行星及平行齒輪箱故障植入試驗(yàn)臺(tái)剛性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)軸系試驗(yàn)平臺(tái)電機(jī)可靠性研究對(duì)拖試驗(yàn)平臺(tái)往復(fù)壓縮機(jī)軸瓦傳統(tǒng)故障診斷方法需要人工提取特征，費(fèi)時(shí)耗力且敏感特征設(shè)計(jì)困難，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法雖然不需要人工進(jìn)行特征提取，但模型存在梯度或消失問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域有明顯優(yōu)勢(shì)，常用的振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻圖像處理方法如小波變換、短時(shí)傅里葉變換等在將一維信號(hào)轉(zhuǎn)為二維圖像時(shí)可能會(huì)丟失信號(hào)的時(shí)間依賴性，電機(jī)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)寫論文