軸承是機械設(shè)備中支撐轉(zhuǎn)軸運轉(zhuǎn)的重要零部件,，被***運用于交通,、工程機械等重要領(lǐng)域,。隨著機械設(shè)備對旋轉(zhuǎn)速度以及載荷要求的逐步提高，對軸承的性能要求也隨之升高,，其一旦出現(xiàn)故障,，機械設(shè)備就無法正常運行，造成經(jīng)濟損失及人員傷亡,。因此,，及時準確診斷軸承故障變得很有必要。但是,，軸承運行環(huán)境中的噪聲較大,，采集到軸承微弱故障的振動信號中含有大量的信號冗余軸承的運行狀態(tài)就變得較為困難，因此,，需要合理且有效地振動信號處理方法提取軸承的故障特征,，這故障診斷的關(guān)鍵，BTS100軸承壽命預(yù)測測試臺,，主要由三相異步電動機,，聯(lián)軸器,，雙支撐軸承座單元，測試軸承,、溫度監(jiān)測模塊,、轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)及轉(zhuǎn)速顯示模塊，徑向及軸向液壓油站加載系統(tǒng),、負載顯示模塊,，轉(zhuǎn)速脈沖輸出模塊，等模塊組成,。介紹增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺的組成部分,。診斷故障故障機理研究模擬實驗臺定制

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、小波分析山東故障機理研究模擬實驗臺批發(fā)故障機理研究模擬實驗臺是故障研究的前沿陣地,。

DC24階次分析軟件特點?采用先進的數(shù)字跟蹤濾波和重采樣技術(shù),，對振動信號進行整周期采樣，實現(xiàn)無泄露,、極陡峭的階次分析?每個瞬態(tài)信號都能連續(xù)進行采集,、分析和保存，保證了數(shù)據(jù)的完整性?數(shù)據(jù)實時顯示,、分析和處理,，也可事后分析包絡(luò)分析功能特點?軟件包絡(luò)解調(diào)?通過包絡(luò)解調(diào)技術(shù)，實時測量,，實時顯示包絡(luò)譜扭振分析功能特點?實時扭振角速度,、角度計算與顯示?支持扭振徑向誤差修正，提高測試精度?實時扭振時程曲線,、實時扭振角程曲線?實時頻域分析和顯示?扭振模態(tài)計算,、分析和顯示

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,；滑動軸承油膜故障機理研究模擬實驗臺,。

：為了解決變分模態(tài)分解的參數(shù)選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標優(yōu)化變分模態(tài)分解（VMD）的軸承故障診斷方法,。建立了以信息熵、相關(guān)系數(shù)和峭度的目標函數(shù)以及綜合評價指標,，將VMD的參數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成多目標優(yōu)化的帕累托（Pareto）問題,。首先，利用多目標粒子群優(yōu)化算法（MOPSO）對三個目標函數(shù)進行尋優(yōu),，得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集,；其次，對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價,，確定出VMD的比較好參數(shù)組合,；利用已確定的比較好參數(shù)組合對軸承故障信號進行VMD分解，得到若干本征模態(tài)分量（IMFs）,；再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF,，提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結(jié)果表明所提方法的有效性,。關(guān)鍵詞：變分模態(tài)分解,；故障診斷；信息熵,；峭度,；多目標粒子群優(yōu)化算法故障機理研究模擬實驗臺在研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用,。江西故障機理研究模擬實驗臺圖片

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針對滾動軸承故障類型和損傷程度難以識別的問題,，提出一種基于變分模態(tài)分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結(jié)合的滾動軸承故障分類方法,。該方法通過對已知滾動軸承故障信號進行VMD分解，利用分量頻率中心的大小確定分解模態(tài)的數(shù)量,，將所得本征模態(tài)分量組成初始特征矩陣進行奇異值分解,；選取3個比較大奇異值作為GG聚類算法的輸入，得到已知故障信號的隸屬度矩陣和聚類中心,；通過待測信號初始隸屬度矩陣與已知故障信號聚類中心之間的海明貼近度識別滾動軸承的故障類型和損傷程度,。通過滾動軸承振動數(shù)據(jù)對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設(shè)備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉(zhuǎn)子軸承教學實驗臺桌面式轉(zhuǎn)子軸承故障教學平臺轉(zhuǎn)子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉(zhuǎn)子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉(zhuǎn)子軸承教學平臺診斷故障故障機理研究模擬實驗臺定制