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...
VALENIAN測試臺是一種雙轉子實驗臺結構,此臺架主要由動力電機、內轉軸、外轉軸(空心)、支承、輪盤、皮帶、皮帶輪、底座等構成。其主要特點是:內外2個轉子通過中介軸承耦合在一起,分別由不同的電機驅動;4個輪盤分別用來模擬低壓壓氣機、高壓壓氣機、高壓渦輪、低壓渦輪的質量。采用直接傳遞矩陣法計算了實驗臺架的**階臨界轉速,分析了支承剛度、轉速比、輪盤的極轉動慣量、長徑比等因素對臺架臨界轉速的影響,并據此對實驗臺架作了優化。優化臨界轉速后可以有效地減小運行時的振動,顯示優化是有效的。轉子軸承故障機理研究模擬實驗臺。新一代故障機理研究模擬實驗臺圖片
現有方法對強噪聲背景下的弱信號的分析不是很理想,提出一種循環相位網絡來分析高斯白噪聲下的微弱周期信號,循環相位網絡在一定信噪比范圍內相比于其他微弱信號檢測法能更好的提取微弱信號相關信息,且計算量小,相關理論簡單,適應于對微弱信號的快速檢測。為了進一步減少計算量,引入了微弱信號存在性檢測法濾除純高斯噪聲信號,經實驗驗證微弱信號存在性檢測法與循環相位網絡相結合,對強噪聲背景下的微弱周期信號分析具有良好的效果轉子故障機理研究模擬實驗臺怎么用故障機理研究模擬實驗臺數據的準確性和可靠性對研究結果有何影響?
機械故障模擬器微型版)Desbancsd’essaisdédiésàl’analysevibratoire(用于振動分析的測試臺)FreeAndForcedVibrationAnalysisSetupBearingFaultDemonstrator(滾子軸承故障演示臺)VibrationAnalysisTrainer(振動分析培訓臺)Rotorbearingfailuremechanismresearchsimulationtestbench(轉子軸承故障機理研究模擬實驗臺)Comprehensivefaultsimulationtestbedforrotorandgearbox(轉子、齒輪箱綜合故障模擬實驗臺)Beltdrivefaultsimulationkit(皮帶故障套件)DataAcquisitionSystem(數據采集系統)Simuladordefallasdeequilibrioyrodamientos(動平衡和軸承模擬器)
RFT1000柔性轉子測試臺主要由,底座,驅動電機、聯軸器、光電傳感器支架、兩跨支撐滑動軸承、轉子盤、摩擦支架、潤滑油杯。對于某一轉速下的六種轉子故障數據,所提模型辨識精度較高,然而實際情況下旋轉機械轉子運轉的轉速并不***,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子故障數據的適用性進行驗證。通過多通道對旋轉機械進行信號采集,能獲取較為豐富的機械設備故障信息,有利于旋轉機械故障診斷的實施。所提ME-ELM方法以集成學習為基礎,利用各通道采集信號的差異性構建集成模型,通過相對多數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據,能夠很好適用于多信號采集通道監測的旋轉機械故障診斷。故障機理研究模擬實驗臺的可靠性備受認可。
TwinRotorSimulator(雙轉子模擬器)VibrationMonitoringandDiagnosticsLab(振動監測和診斷實驗室)MachineryFaultSimulatorsystem(機械故障模擬系統)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(機械故障模擬器微型版)Desbancsd’essaisdédiésàl’analysevibratoire(用于振動分析的測試臺)FreeAndForcedVibrationAnalysisSetupBearingFaultDemonstrator(滾子軸承故障演示臺)VibrationAnalysisTrainer(振動分析培訓臺)Rotorbearingfailuremechanismresearchsimulationtestbench(轉子軸承故障機理研究模擬實驗臺)Comprehensivefaultsimulationtestbedforrotorandgearbox(轉子、齒輪箱綜合故障模擬實驗臺)Beltdrivefaultsimulationkit(皮帶故障套件)DataAcquisitionSystem(數據采集系統)Simuladordefallasdeequilibrioyrodamientos(動平衡和軸承模擬器)軸承壽命預測故障機理研究模擬實驗臺。往復式故障機理研究模擬實驗臺廠家
故障機理研究模擬實驗臺是科學研究的重要平臺。新一代故障機理研究模擬實驗臺圖片
離心風機故障植入試驗平臺機械故障仿真測試臺架風力發電故障植入試驗平臺直升機尾翼傳動振動及扭轉特性..直升機齒輪傳動振動試驗平臺旋轉機械故障植入綜合試驗平臺旋轉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壓縮機軸瓦傳統故障診斷方法需要人工提取特征,費時耗力且敏感特征設計困難,基于卷積神經網絡的故障診斷方法雖然不需要人工進行特征提取,但模型存在梯度或消失問題。神經網絡在圖像識別領域有明顯優勢,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為二維圖像時可能會丟失信號的時間依賴性,新一代故障機理研究模擬實驗臺圖片
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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