黑龍江離心泵故障機理研究模擬實驗臺

PT500MiNi振動力學實驗臺、激振和傳感器、數據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。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：●高精度動態信號采集器。●4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。●采集器由外部USB供電并傳輸數據，是實驗室測量，工業測量，便攜式測量的良好選擇。4通道IEPE/V，同步采集漢吉龍測控轉子平行軸齒輪箱、行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。黑龍江離心泵故障機理研究模擬實驗臺

對試驗臺主要零部件進行模態分析,結果顯示各部件固有頻率遠離航空發動機各階臨界轉速,說明了試驗臺初步設計的合理性;為提高鼠籠彈性支承剛度設計的精確性,提出了有效集算法和遺傳算法相結合的優化方法,優化后,2#和3#支點鼠籠彈支的設計剛度與目標值之間的誤差分別為0.3%和0.1%,驗證了該方法的高精度和高效率。然后,建立雙轉子系統動力學簡化模型,運用有限單元法推導系統動力學方程,編寫程序計算了高低壓轉子分別為主激勵時系統臨界轉速,結果表明計算值與航空發動機實測值的誤差遠超過了允許誤差5%,需后續優化。接著,運用變換哈墨斯利算法優化系統的臨界轉速,對比優化值與航空發動機實測值的誤差,其誤差不超過允許誤差5%,低壓轉子結構參數符合設計要求,證明了優化方法的可行性。機電故障機理研究模擬實驗臺現狀故障機理研究模擬實驗臺的研發是一項艱巨的任務。

PT700在內轉子驅動電機機座上設置有內轉子驅動電機,內轉子驅動電機通過主聯軸器和內轉軸連接,套在內轉軸上的內轉子左輪盤,內轉子左支承結構,內轉子右輪盤和內轉子右支承結構沿中心軸線依次連接;套在外轉軸上的外轉子左支承結構,外轉子左輪盤和外轉子右輪盤沿中心軸線依次連接.本發明采用可調剛度的彈性支承,可實驗支承剛度對雙轉子動力特性的影響;可以模擬航空發動機雙轉子質量不平衡,轉子碰摩和支座松動等機械故障.轉靜件碰摩狀態下的葉片振動載荷和振動特性測試分析，基于彈性基礎的內外雙轉子故障模擬實驗臺,涉及航空發動機實驗裝置.本實驗臺的結構主要是:在外轉軸內設置有內轉軸,兩者中心軸線重合,通過中介支承結構機

復雜裝備關鍵動部件故障預測與健康管理................................................................................1TY-01-01勵磁繞組短路與差異性負載組合下的汽輪發電機轉子振動特性分析...........1TY-01-02油液監測健康管理技術的研究與進展.............................................................12TY-01-03基于VMD-ReliefF的滾動軸承退化特征提取方法...........................................23TY-01-04數模聯合驅動的軸承故障深度遷移智能診斷方法.........................................28TY-01-05AReviewofMethodsforStructuralHealthMonitoringofAircraftLandingGear34TY-01-06FaultDiagnosisMethodofRollingBearingBasedonDTCWPTThresholdDenoising，CSCohandMSCNN............................................................................................40TY-01-故障機理研究模擬實驗臺是研究故障行為的重要平臺。

針對包絡估計函數解調時出現的突變問題，提出奇異區間包絡重構局部均值分解方法。該方法確定包絡估計函數解調突變原因為包絡線存在交叉，為此定義交叉局部區域為奇異區間，結合極值對稱理論增廣該區間插值點，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；故障診斷故障機理研究模擬實驗臺的可靠性備受認可。西藏機械故障機理研究模擬實驗臺

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RFT1000柔性轉子測試臺主要由，底座，驅動電機、聯軸器、光電傳感器支架、兩跨支撐滑動軸承、轉子盤、摩擦支架、潤滑油杯。對于某一轉速下的六種轉子故障數據，所提模型辨識精度較高，然而實際情況下旋轉機械轉子運轉的轉速并不***，并會受到速度波動的干擾。因此，需要對本章模型在不同工況下轉子故障數據的適用性進行驗證。通過多通道對旋轉機械進行信號采集，能獲取較為豐富的機械設備故障信息，有利于旋轉機械故障診斷的實施。所提ME-ELM方法以集成學習為基礎，利用各通道采集信號的差異性構建集成模型，通過相對多數投票法從決策層融合的角度對多通道故障信息進行融合，相較于單通道ELM模型有較高辨識精度和較好穩定性。對比常用的故障診斷分類模型，ME-ELM仍具有較高辨識精度，并且適用于不同工況故障數據，能夠很好適用于多信號采集通道監測的旋轉機械故障診斷。黑龍江離心泵故障機理研究模擬實驗臺