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河南在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-11-12

PT700在內(nèi)轉(zhuǎn)子驅(qū)動(dòng)電機(jī)機(jī)座上設(shè)置有內(nèi)轉(zhuǎn)子驅(qū)動(dòng)電機(jī),內(nèi)轉(zhuǎn)子驅(qū)動(dòng)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(shí)驗(yàn)支承剛度對雙轉(zhuǎn)子動(dòng)力特性的影響;可以模擬航空發(fā)動(dòng)機(jī)雙轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡,轉(zhuǎn)子碰摩和支座松動(dòng)等機(jī)械故障.轉(zhuǎn)靜件碰摩狀態(tài)下的葉片振動(dòng)載荷和振動(dòng)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(shí)驗(yàn)臺,涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)驗(yàn)裝置.本實(shí)驗(yàn)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)介紹增速齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的組成部分。河南在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺

標(biāo)準(zhǔn)壓電式加速度傳感器三角剪切結(jié)構(gòu),基座應(yīng)變小,溫度瞬態(tài)響應(yīng)低,敏感元件為高穩(wěn)定的特種陶瓷或石英,靈敏度穩(wěn)定性好。傳感器采用兩端 M5 螺孔設(shè)計(jì),便于背對背標(biāo)定。1.測量通道數(shù)量:四通道、八通道、十六通道、傳感器同時(shí)數(shù)據(jù)信號采集。2.支持傳感器類型:壓電式傳感器振動(dòng),噪聲聲級計(jì),轉(zhuǎn)速計(jì)(*四通道)、電壓型輸出傳感器。3.數(shù)模轉(zhuǎn)換器精度:24AD位。4.支持比較高采樣頻率:比較高100kHz/通道,多種量程范圍可選。5.輸入精度:相位:優(yōu)于0.1度,幅值:優(yōu)于0.1%。6.儀器比較高動(dòng)態(tài)范圍:110dB。軸故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺公司故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺是深入研究故障與工業(yè) 4.0 關(guān)系的基礎(chǔ)。

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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(jià)指標(biāo)評價(jià)選擇比較好的參數(shù)組合方案,其次,信號分解并綜合評價(jià)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(dòng)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(huì)產(chǎn)生周期性的沖擊,其振動(dòng)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)。

軸承故障診斷方法,并用仿真信號和實(shí)際軸承振動(dòng)信號對所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確地提取出軸承故障特征數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)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(diǎn),構(gòu)建了信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)的目標(biāo)函數(shù)以及綜合評價(jià)指標(biāo),通過目標(biāo)函數(shù)和綜合評價(jià)指標(biāo)選取并確定了比較好的參數(shù)組合。(3)利用綜合評價(jià)指標(biāo)選取比較好的IMF,通過實(shí)驗(yàn)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(jī)電流信號,以及振動(dòng)頻譜信號與正常電機(jī)的信號之間的對比。?負(fù)載對于故障電機(jī)振動(dòng)現(xiàn)象的影響;?不同類型的電機(jī)缺陷對于振動(dòng)信號的敏感性;?在變頻器模式下,振動(dòng)頻譜信號的干擾識別;?轉(zhuǎn)子不平衡的識別,以及對振動(dòng)影響;?采用振動(dòng)頻譜分析對于軸承故障的識別;?設(shè)備基礎(chǔ)松動(dòng)現(xiàn)象的研究與識別;?不對中對設(shè)備振動(dòng)及噪聲的影響;?電機(jī)在不同模式下運(yùn)行的振動(dòng)信號對比(直接驅(qū)動(dòng)與變頻器驅(qū)動(dòng));?頻譜分析與信號處理的學(xué)習(xí);故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺為故障分析提供了依據(jù)。

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在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中,零部件的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生振動(dòng)和沖擊,包含著豐富的設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)信息[1-2]。振動(dòng)沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產(chǎn)生,其幅值大小、出現(xiàn)位置表現(xiàn)著設(shè)備的健康狀態(tài)。在航空、船舶、石油化工等領(lǐng)域的機(jī)械設(shè)備中,包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、齒輪箱、往復(fù)壓縮機(jī)、泵等,沖擊振動(dòng)是常見的故障模式[3-5]。因此,監(jiān)測機(jī)械振動(dòng)信號中的沖擊成分可有效反映機(jī)械部件運(yùn)行的健康狀態(tài),對設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)信號沖擊成分呈現(xiàn)多頻段分布,并伴隨著噪聲干擾,不同頻率成分的沖擊在時(shí)域混疊等問題[8-9]。以上情況,導(dǎo)致了復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的實(shí)際振動(dòng)監(jiān)測信號的分析難度,造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。更進(jìn)一步地,其中一些往復(fù)機(jī)械(柴油機(jī)、往復(fù)壓縮機(jī)、往復(fù)泵等)的振動(dòng)信號的沖擊成分在時(shí)域分布上呈現(xiàn)周期性間隔特點(diǎn),與曲軸特定轉(zhuǎn)角對應(yīng)[10-12],單從回轉(zhuǎn)設(shè)備的頻域分析方法在此并不適應(yīng)。由于實(shí)際振動(dòng)信號的頻域復(fù)雜性和時(shí)域多沖擊分布特點(diǎn),因此需要對采集的振動(dòng)沖擊信號進(jìn)行頻域分解和時(shí)域沖擊的提取,為后續(xù)特征提取和故障診斷奠定基礎(chǔ)。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺是故障機(jī)理探索的利器。軸故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺公司

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?河南在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺

PT650電機(jī)電氣故障測試臺,是一種在一款實(shí)驗(yàn)平臺上模擬各種電機(jī)缺陷和機(jī)械常見故障的實(shí)驗(yàn)裝置。它可以同時(shí)測試電氣和機(jī)械故障,以獲得相同運(yùn)行狀態(tài)條件下有價(jià)值的數(shù)據(jù)。它是一臺可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)平臺,如電機(jī)故障的深入研究、科研院校,振動(dòng)課程的培訓(xùn)、設(shè)備診斷人員的振動(dòng)分析研究、培訓(xùn)和噪聲振動(dòng)工程師的認(rèn)證測試。它是一種能夠?qū)崿F(xiàn)各種故障特征重現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)臺,對工程師和維護(hù)人員來說,這是必不可少的。它是一種特殊設(shè)計(jì)的產(chǎn)品,除了一般的機(jī)器故障特征外,還易于分析和學(xué)習(xí)電機(jī)故障。在實(shí)際工程中,往往使用傅里葉算法進(jìn)行信號的頻譜分析,但是部分環(huán)境下采集的信號使用傅里葉算法分析效果并不理想,例如盾構(gòu)機(jī)工作時(shí)的振動(dòng)和聲音信號、機(jī)車走行部時(shí)的振動(dòng)和聲音信號等,由于其背景噪聲能量很大,導(dǎo)致有用信號能量相對較小,信號的分析結(jié)果主要由噪聲主導(dǎo),這時(shí)傅里葉分析針對此類信號顯得無能為于分區(qū)的聚類方法。河南在線故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺