提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經網絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖,處理后的樣本經卷積神經網絡分類識別,可實現往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法,可無需考慮工藝變化、環境改變等造成示功圖圖形改變的因素,這樣示功圖的處理方式...
:為了解決變分模態分解的參數選取問題并更準確的提取軸承故障特征信息,提出了一種多目標優化變分模態分解(VMD)的軸承故障診斷方法。建立了以信息熵、相關系數和峭度的目標函數以及綜合評價指標,將VMD的參數優化問題轉換成多目標優化的帕累托(Pareto)問題。首先,利用多目標粒子群優化算法(MOPSO)對三個目標函數進行尋優,得到VMD參數組合的比較好Pareto解集;其次,對Pareto解集用綜合評價指標對其進行評價,確定出VMD的比較好參數組合;利用已確定的比較好參數組合對軸承故障信號進行VMD分解,得到若干本征模態分量(IMFs);再利用綜合評價指標選擇出比較好IMF,提取故障特征。仿真信號和實際軸承振動信號分析結果表明所提方法的有效性。關鍵詞:變分模態分解;故障診斷;信息熵;峭度;多目標粒子群優化算法故障機理研究模擬實驗臺是研究故障與材料性能關系的重要工具。山西德國故障機理研究模擬實驗臺
PT700在內轉子驅動電機機座上設置有內轉子驅動電機,內轉子驅動電機通過主聯軸器和內轉軸連接,套在內轉軸上的內轉子左輪盤,內轉子左支承結構,內轉子右輪盤和內轉子右支承結構沿中心軸線依次連接;套在外轉軸上的外轉子左支承結構,外轉子左輪盤和外轉子右輪盤沿中心軸線依次連接.本發明采用可調剛度的彈性支承,可實驗支承剛度對雙轉子動力特性的影響;可以模擬航空發動機雙轉子質量不平衡,轉子碰摩和支座松動等機械故障.轉靜件碰摩狀態下的葉片振動載荷和振動特性測試分析,基于彈性基礎的內外雙轉子故障模擬實驗臺,涉及航空發動機實驗裝置.本實驗臺的結構主要是:在外轉軸內設置有內轉軸,兩者中心軸線重合,通過中介支承結構機平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺定制故障機理研究模擬實驗臺的實驗結果具有重要意義。
瓦倫尼安實驗臺主要用于高速旋轉軸系的轉子動力學驗證研究,配合多通道振動數據采集器,上位機軟件,電渦流傳感器,振動加速度傳感器,激光轉速計,冷卻水循環系統使用。,多通道信號能夠更加***地表征旋轉機械的運行狀態,因此融合多傳感器信號采集通道的診斷方法相較于單通道方法更能準確判斷機械故障。針對利用單信號采集通道實施故障辨識方法的識別精度較低問題,提出一種融合多通道信息的集成極限學習機模式辨識方法應用于旋轉機械故障診斷。首先通過布置在機械設備關鍵部位的多個信號采集通道獲取振動信號,并對各通道信號分別提取相同特征,構建與通道相對應的特征集;其次將各特征集劃分為訓練、測試集并分別構建及測試極限學習機,實現信號采集通道與分類模型的一一對應;***采用相對多數投票法對各極限學習機的輸出進行整合得到集成模型,從決策層角度實現多通道的信息融合,并輸出機械設備故障診斷結果。實驗結果表明,該方法相較于利用單通道信號的極限學習機具有較好穩定性及較高辨識精度。關鍵詞:故障診斷;多通道;集成學習;極限學習機;
PT400mini便攜式軸承齒輪實驗臺可用于振動測試儀器功能演示和旋轉機器振動檢測、分析和故障診斷培訓演示。輕便的小尺寸,可快速模擬0-3000rpm轉速下的機器運行,進行振動測量和分析主要技術參數通道數每模塊8通道,可選配16通道/模塊,通過以太網實現無限通道擴展連續采樣速率比較高5kHz/通道橋路方式支持全橋、半橋、三線制1/4橋適用應變計電阻值(1)三線制1/4橋電阻范圍:120Ω、350Ω程控切換;(2)半橋、全橋電阻范圍:60Ω~20000Ω任意設定;供橋電壓2VDC、5VDC、10VDC分檔切換應變量程±50000με,**小分辨率0.5με應變示值誤差±(0.2%red±2με)電壓量程電壓量程(8CH):滿度值±10000mV、±5000mV、±500mV、±50mV;電壓量程(16CH):滿度值±5000mV、±500mV、±50mV;(±10000mV選配降壓器)電壓示值誤差±0.2%F.S故障機理研究模擬實驗臺的價值不可估量。
智能預警超限報警根據標準設定報警閾值,當測量值超過閾值即發出相應的報警(規則I)變化率報警對變化率設定閾值,測量值雖然沒超限但變化率超限,發出相應報警(規則II)趨勢預警基于自適應閾值檢測方法,可隨工況變化自適應的調節閾值,能夠有效減少由于固定閾值所引起的誤檢測和漏檢測問題,實時工作狀態●用戶可實時觀察和了解被監測對象當前各種故障的診斷情況以及所對應的特征值數據●***顯示被監測對象各種故障的現象描述、判斷依據、參考圖譜、實時圖譜以及診斷結果等信息,供用戶參考比對●當系統發出故障預警時,用戶可參考系統提供的各種參考信息,進一步綜合判斷被監測對象的故障狀態●實時工作狀態采用word文檔頁面展示,可以供第三方軟件通過WebAPI接口直接調用,轉子軸承故障機理研究模擬實驗臺。便攜式故障機理研究模擬實驗臺現狀
故障機理研究模擬實驗臺的實驗環境需要嚴格把控。山西德國故障機理研究模擬實驗臺
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,昆山漢吉龍山西德國故障機理研究模擬實驗臺
提出一種往復式壓縮機示功圖處理方法以及基于卷積神經網絡機器學習的智能往復式壓縮機故障診斷流程。使用等參元歸一化方式處理示功圖,處理后的樣本經卷積神經網絡分類識別,可實現往復式壓縮機自學習、智能故障診斷。使用等參元歸一化方法,可無需考慮工藝變化、環境改變等造成示功圖圖形改變的因素,這樣示功圖的處理方式...
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