PT700在內(nèi)轉(zhuǎn)子驅(qū)動電機(jī)機(jī)座上設(shè)置有內(nèi)轉(zhuǎn)子驅(qū)動電機(jī),內(nèi)轉(zhuǎn)子驅(qū)動電機(jī)通過主聯(lián)軸器和內(nèi)轉(zhuǎn)軸連接,套在內(nèi)轉(zhuǎn)軸上的內(nèi)轉(zhuǎn)子左輪盤,內(nèi)轉(zhuǎn)子左支承結(jié)構(gòu),內(nèi)轉(zhuǎn)子右輪盤和內(nèi)轉(zhuǎn)子右支承結(jié)構(gòu)沿中心軸線依次連接;套在外轉(zhuǎn)軸上的外轉(zhuǎn)子左支承結(jié)構(gòu),外轉(zhuǎn)子左輪盤和外轉(zhuǎn)子右輪盤沿中心軸線依次連接.本發(fā)明采用可調(diào)剛度的彈性支承,可實驗支承剛度對雙轉(zhuǎn)子動力特性的影響;可以模擬航空發(fā)動機(jī)雙轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡,轉(zhuǎn)子碰摩和支座松動等機(jī)械故障.轉(zhuǎn)靜件碰摩狀態(tài)下的葉片振動載荷和振動特性測試分析,，基于彈性基礎(chǔ)的內(nèi)外雙轉(zhuǎn)子故障模擬實驗臺,涉及航空發(fā)動機(jī)實驗裝置.本實驗臺的結(jié)構(gòu)主要是:在外轉(zhuǎn)軸內(nèi)設(shè)置有內(nèi)轉(zhuǎn)軸,兩者中心軸線重合,通過中介支承結(jié)構(gòu)機(jī)故障機(jī)理研究模擬實驗臺的實驗需要不斷創(chuàng)新,。昆山故障機(jī)理研究模擬實驗臺使用

軸承是機(jī)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(jī)械等重要領(lǐng)域,。隨著機(jī)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(jī)械設(shè)備就無法正常運行，造成經(jīng)濟(jì)損失及人員傷亡,。因此,，及時準(zhǔn)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(jī),，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(fù)載顯示模塊，轉(zhuǎn)速脈沖輸出模塊,，等模塊組成,。昆山故障機(jī)理研究模擬實驗臺使用故障機(jī)理研究模擬實驗臺在研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

搭建PT500機(jī)械故障實驗臺過程中，在實驗臺關(guān)鍵位置設(shè)置4個三向加速度傳感器,，共計12個信號采集通道用以測取軸承座振動信號,。實驗臺共設(shè)置4個軸承座，各傳感器通過信號采集通道與軸承座連接,，由于軸在運轉(zhuǎn)過程中不同方向的振動信號不同,，將各傳感器的三個信號采集通道分別布置在軸承座的兩個徑向方向x、y與一個軸向方向z上,，各軸承座與其連接通道在實驗臺中的位置如圖6所示,。圖6中Ⅰ~Ⅳ為四個軸承座，Ch1~12對應(yīng)12個信號采集通道,，以CH1~3為例的三個方向通道布置位置如圖中右側(cè)所示,，ChV對轉(zhuǎn)速進(jìn)行測量，P為負(fù)載盤,。轉(zhuǎn)子實驗臺通過兩個負(fù)載盤進(jìn)行質(zhì)量不平衡轉(zhuǎn)動實驗以模擬轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的6種故障狀態(tài),，每種狀態(tài)的質(zhì)量塊數(shù)量及分布情況如表2所示。在安裝質(zhì)量盤的過程中,，單個負(fù)載盤負(fù)載時,，將質(zhì)量塊集中布置；兩個負(fù)載盤同時負(fù)載時,，質(zhì)量塊的安裝位置呈180°,。

針對以上問題，并根據(jù)軸承故障脈沖的周期性,、沖擊性以及與原始信號相關(guān)性的特點得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集，再利用綜合評價指標(biāo)評價選擇比較好的參數(shù)組合方案,，其次,，信號分解并綜合評價選取比較好IMF提取故障特征，***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析,，驗證了所提方法的有效性,。軸承出現(xiàn)故障后，運行過程中會產(chǎn)生周期性的沖擊,，其振動信號就越有序,，信息熵值也就越小。VMD分解得到的模態(tài)分量中,，信息熵值越小的模態(tài)分量,，包含著越多的軸承故障信息，越能反映當(dāng)前軸承的運行狀態(tài),。轉(zhuǎn)子軸承故障機(jī)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(zhǔn)確的提取軸承故障特征信息，提出了一種多目標(biāo)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(biāo)函數(shù)以及綜合評價指標(biāo),，將VMD的參數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)優(yōu)化的帕累托（Pareto）問題。首先,，利用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法（MOPSO）對三個目標(biāo)函數(shù)進(jìn)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(biāo)對其進(jìn)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(jìn)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(biāo)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(biāo)粒子群優(yōu)化算法故障機(jī)理研究模擬實驗臺的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,。貴州德國故障機(jī)理研究模擬實驗臺

故障機(jī)理研究模擬實驗臺為故障分析提供了依據(jù),。昆山故障機(jī)理研究模擬實驗臺使用

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