復(fù)雜裝備關(guān)鍵動部件故障預(yù)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(fā)電機轉(zhuǎn)子振動特性分析...........1TY-01-02油液監(jiān)測健康管理技術(shù)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(shù)模聯(lián)合驅(qū)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研究故障與工業(yè) 4.0 關(guān)系的基礎(chǔ)。寧夏行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺

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）機械故障故障機理研究模擬實驗臺現(xiàn)狀故障機理研究模擬實驗臺數(shù)據(jù)的準確性和可靠性對研究結(jié)果有何影響？

DC24階次分析軟件特點?采用先進的數(shù)字跟蹤濾波和重采樣技術(shù)，對振動信號進行整周期采樣，實現(xiàn)無泄露、極陡峭的階次分析?每個瞬態(tài)信號都能連續(xù)進行采集、分析和保存，保證了數(shù)據(jù)的完整性?數(shù)據(jù)實時顯示、分析和處理，也可事后分析包絡(luò)分析功能特點?軟件包絡(luò)解調(diào)?通過包絡(luò)解調(diào)技術(shù)，實時測量，實時顯示包絡(luò)譜扭振分析功能特點?實時扭振角速度、角度計算與顯示?支持扭振徑向誤差修正，提高測試精度?實時扭振時程曲線、實時扭振角程曲線?實時頻域分析和顯示?扭振模態(tài)計算、分析和顯示

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)性的特點得到VMD參數(shù)組合的比較好Pareto解集，再利用綜合評價指標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，***利用仿真信號和實際軸承振動信號分析，驗證了所提方法的有效性。軸承出現(xiàn)故障后，運行過程中會產(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)前軸承的運行狀態(tài)。故障機理研究模擬實驗臺是故障機理探索的利器。

RFT1000柔性轉(zhuǎn)子測試臺主要由，底座，驅(qū)動電機、聯(lián)軸器、光電傳感器支架、兩跨支撐滑動軸承、轉(zhuǎn)子盤、摩擦支架、潤滑油杯。對于某一轉(zhuǎn)速下的六種轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)，所提模型辨識精度較高，然而實際情況下旋轉(zhuǎn)機械轉(zhuǎn)子運轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)速并不***，并會受到速度波動的干擾。因此，需要對本章模型在不同工況下轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)的適用性進行驗證。通過多通道對旋轉(zhuǎn)機械進行信號采集，能獲取較為豐富的機械設(shè)備故障信息，有利于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的實施。所提ME-ELM方法以集成學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，利用各通道采集信號的差異性構(gòu)建集成模型，通過相對多數(shù)投票法從決策層融合的角度對多通道故障信息進行融合，相較于單通道ELM模型有較高辨識精度和較好穩(wěn)定性。對比常用的故障診斷分類模型，ME-ELM仍具有較高辨識精度，并且適用于不同工況故障數(shù)據(jù)，能夠很好適用于多信號采集通道監(jiān)測的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷。故障機理研究模擬實驗臺的精度令人贊嘆。天津故障機理研究模擬實驗臺廠家排名

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智能預(yù)警超限報警根據(jù)標準設(shè)定報警閾值，當(dāng)測量值超過閾值即發(fā)出相應(yīng)的報警（規(guī)則I）變化率報警對變化率設(shè)定閾值，測量值雖然沒超限但變化率超限，發(fā)出相應(yīng)報警（規(guī)則II）趨勢預(yù)警基于自適應(yīng)閾值檢測方法，可隨工況變化自適應(yīng)的調(diào)節(jié)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(tài)●用戶可實時觀察和了解被監(jiān)測對象當(dāng)前各種故障的診斷情況以及所對應(yīng)的特征值數(shù)據(jù)●***顯示被監(jiān)測對象各種故障的現(xiàn)象描述、判斷依據(jù)、參考圖譜、實時圖譜以及診斷結(jié)果等信息，供用戶參考比對●當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出故障預(yù)警時，用戶可參考系統(tǒng)提供的各種參考信息，進一步綜合判斷被監(jiān)測對象的故障狀態(tài)●實時工作狀態(tài)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(diào)用，寧夏行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺