復雜裝備關鍵動部件故障預測與健康管理................................................................................1TY-01-01勵磁繞組短路與差異性負載組合下的汽輪發電機轉子振動特性分析...........1TY-01-02油液監測健康管理技術的研究與進展.............................................................12TY-01-03基于VMD-ReliefF的滾動軸承退化特征提取方法...........................................23TY-01-04數模聯合驅動的軸承故障深度遷移智能診斷方法.........................................28TY-01-05AReviewofMethodsforStructuralHealthMonitoringofAircraftLandingGear34TY-01-06FaultDiagnosisMethodofRollingBearingBasedonDTCWPTThresholdDenoising，CSCohandMSCNN............................................................................................40TY-01-故障機理研究模擬實驗臺是深入分析故障原因的基礎。吉林電機故障機理研究模擬實驗臺

沖擊識別與分解對柴油機狀態特征提取具有重要價值。現有常用方法利用沖擊頻域特性，通過頻域分解與重構識別并分解沖擊，在分解復雜多沖擊非平穩信號存在頻段混疊、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。首先采用改進變分模態分解（VMD）方法對多沖擊振動信號進行頻域分解，得到各分解模態信號；其次，提出了變分時域分解方法（VTD），用于提取各分解模態信號中的沖擊成分；***，對時頻聯合分解信號進行篩選，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中參數選擇問題，分別提出了參數優化選擇方案。仿真信號和實際柴油機連桿軸瓦振動信號特征提取結果表明，VTFJD具有出色的多沖擊信號自適應時頻分解能力，具有沖擊自動識別與分解提取能力。關鍵詞：信號分解；振動與沖擊；柴油機；連桿軸瓦磨損故障俄羅斯故障機理研究模擬實驗臺價格故障機理研究模擬實驗臺的精度令人贊嘆。

滾動軸承是應用**為***但極易損壞的零件之一。據統計，在使用滾動軸承的旋轉機械中，大約有30%的機械故障都是由于軸承引起的，因此滾動軸承的故障診斷具有重要意義。在復雜振動傳輸路徑及嚴重環境噪聲干擾等因素的影響下，使得工程應用中軸承的故障識別相對困難，如何從滾動軸承的振動信號中提取故障特征并辨識出故障類型和損傷程度是滾動軸承故障診斷技術的關鍵所在機械故障綜合模擬實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發電傳動故障模擬實驗臺動力傳動故障預測綜合實驗臺機械故障綜合實驗臺動力傳動故障模擬實驗臺風力發電傳動故障模擬實驗臺電機故障模擬實驗臺動力傳動故障預測綜合實驗臺列車轉向架故障模擬實驗臺軸承預測模擬實驗臺轉子動力學模擬教學實驗臺齒輪箱故障模擬教學實驗臺綜合故障模擬教學實驗臺機泵循環和故障模擬實驗臺，昆山漢吉龍

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.滾動軸承是旋轉機械的關鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發生故障,因此,對滾動軸承進行故障診斷和全壽命預測從而實現故障單期預警和精確的維修決策，避免故隙引發的事故BTS100軸承壽命預測測試臺，可以開展軸承壽命加速實驗，實驗原理就是在不改變軸承失效機理，不增加新的失效模式的前提下，通過提高試驗軸承應力水平的方法來加速其失效進程，然后再根據試驗數據運用數理統計理論估算出正常應力下軸承的壽命的數據。軸承外圈的故障特征信息被噪聲所包圍。用本文所提方法對軸承外圈故障信號進行分析，多目標粒子群優化算法（參數與“4.仿真信號分析”的設置相同）優化VMD參數得到的Pareto解集及目標值如表2所示。從表2中可以看出，當**以信息熵、峭度、相關系數其中一個指標評價時，參數組合選擇序號11時，f3**小，即相關系數取得**大值，而其對應的信息熵和峭度既不是較優值也不是**差值，一方面說明相關系數和峭度以及信息熵之間是沒有***的，另一方面說明如果**以相關系數評價時，并沒有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性，在此參數組合下，對原始信號進行分解吉林電機故障機理研究模擬實驗臺