離心風(fēng)機(jī)故障植入試驗(yàn)平臺機(jī)械故障仿真測試臺架風(fēng)力發(fā)電故障植入試驗(yàn)平臺直升機(jī)尾翼傳動振動及扭轉(zhuǎn)特性..直升機(jī)齒輪傳動振動試驗(yàn)平臺旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入綜合試驗(yàn)平臺旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入輕型綜合試驗(yàn)臺行星齒輪箱故障植入試驗(yàn)平臺高速柔性轉(zhuǎn)子振動試驗(yàn)平臺行星及平行齒輪箱故障植入試驗(yàn)臺剛性轉(zhuǎn)子振動試驗(yàn)平臺軸系試驗(yàn)平臺電機(jī)可靠性研究對拖試驗(yàn)平臺往復(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)在圖像識別領(lǐng)域有明顯優(yōu)勢，常用的振動信號時頻圖像處理方法如小波變換、短時傅里葉變換等在將一維信號轉(zhuǎn)為二維圖像時可能會丟失信號的時間依賴性，故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺在研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。廣東風(fēng)機(jī)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺

GearboxDynamicsSimulator（齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺）nejvy??ímodelpronáhleddovysokootá?kovérotorovédynamiky（用于訓(xùn)練高速轉(zhuǎn)子動力學(xué)的**模型）振動診斷シミュレーター（振動診斷模擬器）回転機(jī)シミュレータ（旋轉(zhuǎn)模擬器）シャフト旋回実験裝置（軸轉(zhuǎn)動實(shí)驗(yàn)裝置）振動発生型メンテナンス実習(xí)裝置機(jī)械?設(shè)備の故障解析から設(shè)備診斷臨界速度測定実験裝置gearfaulttestplatform（齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺）AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies（齒輪箱可靠性試驗(yàn)臺）ModifiedMachineryFaultSimulator（改進(jìn)升級的機(jī)械故障模擬器）江蘇故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺企業(yè)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺是研究故障行為的重要平臺。

航空發(fā)動機(jī)模擬試驗(yàn)臺泛指對發(fā)動機(jī)控制器或控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真試驗(yàn)的裝置，其中發(fā)動機(jī)作為被控對象，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬，其余所有部件均為實(shí)際部件。模擬試驗(yàn)臺在教學(xué)和科研中都發(fā)揮著重要的作用：1.在教學(xué)中，除了可以使學(xué)生更加直觀的理解發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)的構(gòu)成?基本振動測量?振動傳感器位置的比較好選擇?不對中效應(yīng)研究?軟腳的發(fā)現(xiàn)與校正?軸承失效研究?齒輪失效分析?油液分析&磨粒分析?行星齒輪失效分析?機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測實(shí)踐?發(fā)電機(jī)故障分析?低速軸承故障檢測?齒輪齒隙效應(yīng)研究?時域波形,頻率分析?多級軸對中的實(shí)踐?啟停機(jī)測試?軸承故障時域頻頻信號分析

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(diǎn)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(shí)際軸承振動信號分析，驗(yàn)證了所提方法的有效性。軸承出現(xiàn)故障后，運(yùn)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(yùn)行狀態(tài)。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

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(jìn)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(jìn)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(jìn)行驗(yàn)證，瓦倫尼安教學(xué)設(shè)備桌面式齒輪故障教學(xué)平臺便攜式轉(zhuǎn)子軸承教學(xué)實(shí)驗(yàn)臺桌面式轉(zhuǎn)子軸承故障教學(xué)平臺轉(zhuǎn)子動力學(xué)研究實(shí)驗(yàn)臺故障機(jī)理研究教學(xué)平臺轉(zhuǎn)子軸承綜合故障模擬實(shí)驗(yàn)臺診斷臺轉(zhuǎn)子軸承教學(xué)平臺故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的運(yùn)行需要精心維護(hù)。共享故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺企業(yè)

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有重要意義。廣東風(fēng)機(jī)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺

VALENIAN智能診斷平臺的智能診斷對故障信息進(jìn)行精細(xì)診斷，的診斷方法，是精細(xì)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(jì)●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(jì)算●幅值域分析：統(tǒng)計(jì)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(biāo)、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(xué)分析：聲壓分析、聲強(qiáng)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(jì)算、扭矩分析、軸功率分析、扭振分析、索力計(jì)算、小波分析廣東風(fēng)機(jī)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺