浙江葉片故障機理研究模擬實驗臺

HOJOLO自主開發(fā)的智能在線監(jiān)測系統(tǒng)平臺，以結(jié)構(gòu)安全和設(shè)備故障預(yù)測為導(dǎo)向，深度融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云/邊緣計算、人工智能以及數(shù)字孿生等先進(jìn)理念，可廣泛應(yīng)用于橋梁、房屋、隧道、邊坡、大壩、港機、機械設(shè)備、電力設(shè)施以及武器裝備等結(jié)構(gòu)或設(shè)備的在線監(jiān)測與健康管理。系統(tǒng)特點結(jié)構(gòu)信息管理支持用戶自定義編輯結(jié)構(gòu)信息，內(nèi)置地理位置地圖，支持導(dǎo)入大部分主流格式的2D圖形或3D實體模型用于測點布設(shè)可視化展示狀態(tài)顯示支持自定義大屏展示界面的設(shè)計與主題管理，豐富的數(shù)據(jù)展示模塊，多維度直觀顯示被監(jiān)測對象的實時/歷史工作狀態(tài)、報警等信息測點設(shè)置支持自定義創(chuàng)建與編輯測點，包括測點的基本信息、采樣設(shè)置、實時分析和存儲設(shè)置等。支持分析點數(shù)以及數(shù)據(jù)稀釋規(guī)則自定義，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，合理有效利用服務(wù)器存儲空間軸承壽命預(yù)測故障機理研究模擬實驗臺。浙江葉片故障機理研究模擬實驗臺

臨界速度測定実験裝置gearfaulttestplatform（齒輪箱實驗臺）AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies（齒輪箱可靠性試驗臺）ModifiedMachineryFaultSimulator（改進(jìn)升級的機械故障模擬器）TwinRotorSimulator（雙轉(zhuǎn)子模擬器）VibrationMonitoringandDiagnosticsLab（振動監(jiān)測和診斷實驗室）MachineryFaultSimulatorsystem（機械故障模擬系統(tǒng)）MachineryFaultSignatureSimulator（機械特征模擬實驗臺）Simulateurdepronosticsderoulements（軸承壽命模擬器）bearingfaultsimulator（軸承故障模擬器）MachineryFaultSimulatorShortVersion（機械故障模擬器簡單版）MachineryFaultSimulatorMicroVersion（山東機械故障機理研究模擬實驗臺故障機理研究模擬實驗臺的應(yīng)用領(lǐng)域廣。

沖擊識別與分解對柴油機狀態(tài)特征提取具有重要價值?，F(xiàn)有常用方法利用沖擊頻域特性，通過頻域分解與重構(gòu)識別并分解沖擊，在分解復(fù)雜多沖擊非平穩(wěn)信號存在頻段混疊、時域沖擊重合等問題。本研究提出了一種變分時頻聯(lián)合分解（VTFJD）方法，目的在于提取多源沖擊振動信號中沖擊成分。首先采用改進(jìn)變分模態(tài)分解（VMD）方法對多沖擊振動信號進(jìn)行頻域分解，得到各分解模態(tài)信號；其次，提出了變分時域分解方法（VTD），用于提取各分解模態(tài)信號中的沖擊成分；***，對時頻聯(lián)合分解信號進(jìn)行篩選，獲得振動波形中多源沖擊成分時頻域信息。同時，針對VMD和VTD中參數(shù)選擇問題，分別提出了參數(shù)優(yōu)化選擇方案。仿真信號和實際柴油機連桿軸瓦振動信號特征提取結(jié)果表明，VTFJD具有出色的多沖擊信號自適應(yīng)時頻分解能力，具有沖擊自動識別與分解提取能力。關(guān)鍵詞：信號分解；振動與沖擊；柴油機；連桿軸瓦磨損故障

往復(fù)壓縮機作為工業(yè)生產(chǎn)中的重要組成設(shè)備，保證其正常運行具有極其重要的實際意義。根據(jù)相關(guān)研究統(tǒng)計，氣閥故障大約占到了往復(fù)壓縮機故障總數(shù)的60%[1]。因此，有必要對往復(fù)壓縮機氣閥故障進(jìn)行深入的分析和研究。往復(fù)壓縮機氣閥在工作中會受到摩擦，沖擊等多種因素的干擾，導(dǎo)致其振動信號具有強烈的非線性，非平穩(wěn)性特征[2]。針對上訴信號，目前多采用小波分析、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）、變分模態(tài)分解（VMD）、熵值法、分形方法等對其進(jìn)行分析研究，其中，多重分形方法不僅可以深層次的描述氣閥信號非平穩(wěn)、非線性特征，同時可以描述氣閥振動信號的自相似性，進(jìn)而可以更***準(zhǔn)確的提取往復(fù)壓縮機氣閥的故障特征故障機理研究模擬實驗臺的應(yīng)用范圍不斷擴大。

MachineryFaultSimulator（機械故障模擬器）DrivetrainDiagnosticsSimulator（動力傳動系統(tǒng)診斷模擬器）MachineryFault&RotorDynamicsSimulator（機械故障與轉(zhuǎn)子動力學(xué)模擬器）Motorfaultdiagnosissimulator（電機故障診斷模擬器）BearingPrognosticsSimulator（軸承預(yù)測性模擬器）GearboxPrognosticsSimulator（齒輪箱預(yù)測模擬器）Portablevibrationsimulator（便攜式振動模擬器）MachineVibrationSimulator（機械振動模擬器）Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator（機械振動-軸對中模擬器）MachineryFaultSimulator–Lite（機械故障模擬器-簡裝版）MachineryFaultSimulator–Magnum（機械故障模擬器-完整版）Balancing–AlignmentTrainer（動平衡-對中訓(xùn)練臺）MachineVibration&GearboxSimulator（機械振動-齒輪箱模擬器）故障機理研究模擬實驗臺的穩(wěn)定性至關(guān)重要。國產(chǎn)故障機理研究模擬實驗臺操作

故障機理研究模擬實驗臺的運行需要精心維護(hù)。浙江葉片故障機理研究模擬實驗臺

離心風(fēng)機故障植入試驗平臺機械故障仿真測試臺架風(fēng)力發(fā)電故障植入試驗平臺直升機尾翼傳動振動及扭轉(zhuǎn)特性..直升機齒輪傳動振動試驗平臺旋轉(zhuǎn)機械故障植入綜合試驗平臺旋轉(zhuǎn)機械故障植入輕型綜合試驗臺行星齒輪箱故障植入試驗平臺高速柔性轉(zhuǎn)子振動試驗平臺行星及平行齒輪箱故障植入試驗臺剛性轉(zhuǎn)子振動試驗平臺軸系試驗平臺電機可靠性研究對拖試驗平臺往復(fù)壓縮機軸瓦傳統(tǒng)故障診斷方法需要人工提取特征，費時耗力且敏感特征設(shè)計困難，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，浙江葉片故障機理研究模擬實驗臺