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故障機理研究模擬實驗臺的應用領域有哪些？廣東共享故障機理研究模擬實驗臺

PT300測試臺組成：測試臺主要由微型直流電機、調速器、雙支撐軸承、動平衡轉子盤、軸承、齒輪、轉軸、傳感器支架、減震基礎底座等組成，采用微型模塊化設計，可用于現場測點分散的大型結構靜力試驗、擬靜力試驗、疲勞試驗等場合，能捕準確捉材料由彈性區域進入塑性區域整個過程的緩變信號。主要特點●采集器與控制器之間采用RS485總線星型連接●每個控制器可以控制8個采集器，每個采集器8通道或16通道可選●控制器支持POE供電、NTP同步，昆山故障機理研究模擬實驗臺校準轉子軸承故障機理研究模擬實驗臺。

在機械設備運行過程中，零部件的運動產生振動和沖擊，包含著豐富的設備健康運行狀態信息[1-2]。振動沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產生，其幅值大小、出現位置表現著設備的健康狀態。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中，包括航空發動機、內燃機、齒輪箱、往復壓縮機、泵等，沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此，監測機械振動信號中的沖擊成分可有效反映機械部件運行的健康狀態，對設備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現多頻段分布，并伴隨著噪聲干擾，不同頻率成分的沖擊在時域混疊等問題[8-9]。以上情況，導致了復雜機械設備的實際振動監測信號的分析難度，造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問題。更進一步地，其中一些往復機械（柴油機、往復壓縮機、往復泵等）的振動信號的沖擊成分在時域分布上呈現周期性間隔特點，與曲軸特定轉角對應[10-12]，單從回轉設備的頻域分析方法在此并不適應。由于實際振動信號的頻域復雜性和時域多沖擊分布特點，因此需要對采集的振動沖擊信號進行頻域分解和時域沖擊的提取，為后續特征提取和故障診斷奠定基礎。

VALENIAN智能診斷平臺的智能診斷對故障信息進行精細診斷，的診斷方法，是精細診斷的有效手段：●圖譜：趨勢圖、波形圖、頻譜圖、棒圖、數字表、儀表盤、圖片、模型、視頻、表格、報警日歷、狀態統計●時域分析：重采樣、IIR數字濾波、FIR數字濾波、一次積分、二次積分、一次微分、二次微分、相關分析、協方差分析、虛擬計算●幅值域分析：統計分析、幅值分析、雨流分析●頻域分析：頻譜分析、自功率譜、自功率譜密度、互功率譜密度、倒譜分析、頻域積分●階次分析：整周期采樣、階次譜、軸心軌跡、振動列表、極坐標、伯德圖、軸心位置圖、級聯圖、瀑布圖●包絡分析：包絡波形、包絡譜●聲學分析：聲壓分析、聲強分析、聲功率分析●模態分析：時域ODS、頻域ODS●工程應用：應變花計算、扭矩分析、軸功率分析、扭振分析、索力計算、小波分析平行軸齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺 。

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-增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。海南行星齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺

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針對滾動軸承故障類型和損傷程度難以識別的問題，提出一種基于變分模態分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結合的滾動軸承故障分類方法。該方法通過對已知滾動軸承故障信號進行VMD分解，利用分量頻率中心的大小確定分解模態的數量，將所得本征模態分量組成初始特征矩陣進行奇異值分解；選取3個比較大奇異值作為GG聚類算法的輸入，得到已知故障信號的隸屬度矩陣和聚類中心；通過待測信號初始隸屬度矩陣與已知故障信號聚類中心之間的海明貼近度識別滾動軸承的故障類型和損傷程度。通過滾動軸承振動數據對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉子軸承教學實驗臺桌面式轉子軸承故障教學平臺轉子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉子軸承教學平臺廣東共享故障機理研究模擬實驗臺