數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)查找您想要的產(chǎn)品系列全部產(chǎn)品分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)堅固型數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)無線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，主要功能：?故障軸承模擬：軸承內(nèi)圈故障,、軸承外圈故障、軸承滾動體故障,、軸承保持架故障、軸承綜合故障（深溝球軸承）,。?常見機械故障：機械松動、不對中等試驗,。?不同轉(zhuǎn)速下的軸承故障頻率識別,。?滾子軸承故障模擬（可選）聲強分析?記錄聲強原始時域數(shù)據(jù)?支持聲強的實時測試、顯示與事后處理分析聲壓分析?支持聲壓的實時測試,、顯示與事后處理分析?可以提供聲壓時域曲線,、頻域線譜與倍頻程等多種顯示方式?在聲壓倍頻程顯示方式中，提供1/1,、1/3,、1/6,、1/12,、1/24等多種頻帶設(shè)置方式?提供A,、B、C,、D,、Wa、Wc等多種計權(quán)方式故障機理研究模擬實驗臺的研究具有重要的學術(shù)價值,。新疆行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺

滾動軸承是應(yīng)用**為***但極易損壞的零件之一,。據(jù)統(tǒng)計，在使用滾動軸承的旋轉(zhuǎn)機械中,，大約有30%的機械故障都是由于軸承引起的,，因此滾動軸承的故障診斷具有重要意義。在復(fù)雜振動傳輸路徑及嚴重環(huán)境噪聲干擾等因素的影響下,，使得工程應(yīng)用中軸承的故障識別相對困難,，如何從滾動軸承的振動信號中提取故障特征并辨識出故障類型和損傷程度是滾動軸承故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵所在機械故障綜合模擬實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發(fā)電傳動故障模擬實驗臺動力傳動故障預(yù)測綜合實驗臺機械故障綜合實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發(fā)電傳動故障模擬實驗臺電機故障模擬實驗臺動力傳動故障預(yù)測綜合實驗臺列車轉(zhuǎn)向架故障模擬實驗臺軸承預(yù)測模擬實驗臺轉(zhuǎn)子動力學模擬教學實驗臺齒輪箱故障模擬教學實驗臺綜合故障模擬教學實驗臺機泵循環(huán)和故障模擬實驗臺，昆山漢吉龍河南故障機理研究模擬實驗臺圖片故障機理研究模擬實驗臺的可靠性備受認可,。

VALENIAN測試臺是一種雙轉(zhuǎn)子實驗臺結(jié)構(gòu),此臺架主要由動力電機,、內(nèi)轉(zhuǎn)軸、外轉(zhuǎn)軸(空心),、支承,、輪盤、皮帶,、皮帶輪,、底座等構(gòu)成,。其主要特點是:內(nèi)外2個轉(zhuǎn)子通過中介軸承耦合在一起,分別由不同的電機驅(qū)動;4個輪盤分別用來模擬低壓壓氣機、高壓壓氣機,、高壓渦輪,、低壓渦輪的質(zhì)量。采用直接傳遞矩陣法計算了實驗臺架的**階臨界轉(zhuǎn)速,分析了支承剛度,、轉(zhuǎn)速比,、輪盤的極轉(zhuǎn)動慣量、長徑比等因素對臺架臨界轉(zhuǎn)速的影響,并據(jù)此對實驗臺架作了優(yōu)化,。優(yōu)化臨界轉(zhuǎn)速后可以有效地減小運行時的振動,顯示優(yōu)化是有效的,。

軸承故障診斷方法，并用仿真信號和實際軸承振動信號對所提方法進行了驗證,，結(jié)果表明該方法能夠準確地提取出軸承故障特征數(shù)據(jù),，進而實現(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相關(guān)性的特點,，構(gòu)建了信息熵、峭度,、相關(guān)系數(shù)的目標函數(shù)以及綜合評價指標,，通過目標函數(shù)和綜合評價指標選取并確定了比較好的參數(shù)組合。（3）利用綜合評價指標選取比較好的IMF,，通過實驗信號和仿真信號的分析,，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,。不同故障類型電機電流信號,，以及振動頻譜信號與正常電機的信號之間的對比。?負載對于故障電機振動現(xiàn)象的影響,；?不同類型的電機缺陷對于振動信號的敏感性,；?在變頻器模式下，振動頻譜信號的干擾識別,；?轉(zhuǎn)子不平衡的識別,，以及對振動影響；?采用振動頻譜分析對于軸承故障的識別,；?設(shè)備基礎(chǔ)松動現(xiàn)象的研究與識別,；?不對中對設(shè)備振動及噪聲的影響；?電機在不同模式下運行的振動信號對比（直接驅(qū)動與變頻器驅(qū)動）,；?頻譜分析與信號處理的學習,；故障機理研究模擬實驗臺是研究故障的重要手段。

提出一種往復(fù)式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習的智能往復(fù)式壓縮機故障診斷流程,。使用等參元歸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,，可實現(xiàn)往復(fù)式壓縮機自學習、智能故障診斷,。使用等參元歸一化方法,，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確率、更強普適性,。經(jīng)模擬和實測數(shù)據(jù)驗證齒輪箱柔性軸系故障植入綜合試..核電臥式轉(zhuǎn)子振動特性試驗平臺電機對拖齒輪箱故障植入試驗平臺微型軸承及動平衡試驗平臺軋銀振動特性試驗平臺軌道軸承振動及疲勞磨損試驗平臺核電立式軸承振動特性試驗扭轉(zhuǎn)振動試驗平臺平行齒輪箱疲勞磨損試驗平臺水泵故障植入試平臺齒輪箱傳動特性試驗平臺高速柔性轉(zhuǎn)子振動試驗平臺行星齒輪箱疲勞磨損試驗平臺軸承疲勞磨損試驗平臺單級便攜式行星齒輪箱故障植入實驗臺,，故障機理研究模擬實驗臺的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？陜西高校故障機理研究模擬實驗臺

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VALENIAN智能診斷平臺的智能診斷對故障信息進行精細診斷,，的診斷方法，是精細診斷的有效手段：●圖譜：趨勢圖,、波形圖,、頻譜圖、棒圖,、數(shù)字表,、儀表盤、圖片,、模型,、視頻、表格,、報警日歷,、狀態(tài)統(tǒng)計●時域分析：重采樣、IIR數(shù)字濾波,、FIR數(shù)字濾波,、一次積分、二次積分,、一次微分,、二次微分、相關(guān)分析,、協(xié)方差分析,、虛擬計算●幅值域分析：統(tǒng)計分析、幅值分析,、雨流分析●頻域分析：頻譜分析,、自功率譜、自功率譜密度,、互功率譜密度,、倒譜分析,、頻域積分●階次分析：整周期采樣、階次譜,、軸心軌跡,、振動列表、極坐標,、伯德圖,、軸心位置圖、級聯(lián)圖,、瀑布圖●包絡(luò)分析：包絡(luò)波形,、包絡(luò)譜●聲學分析：聲壓分析、聲強分析,、聲功率分析●模態(tài)分析：時域ODS,、頻域ODS●工程應(yīng)用：應(yīng)變花計算、扭矩分析,、軸功率分析,、扭振分析、索力計算,、小波分析新疆行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺