针对包络估计函数解调时出现的突变问题,提出奇异区间包络重构局部均值分解方法。该方法确定包络估计函数解调突变原因为包络线存在交叉,为此定义交叉局部区域为奇异区间,结合极值对称理论增广该区间插值点,应用三次埃尔米特插值进行局部重构,形成奇异区间包络重构算法。仿真信号和往复压缩机轴承故障诊断应用证明,本文...
PT500MiNi振动力学实验台、激振和传感器、数据采集卡及其采集和分析软件等于一体的教学用振动力学实验系统。该产品紧扣高校力学教学实验大纲,教学内容覆盖面广,实验装置组成简单明晰。特别适用于各类高校力学实验室等教学力学实验场合。特点:●高精度动态信号采集器。●4个通道IEPE传感器接入同步采集,1个通道宽电压信号接入,电压幅值可达100Vp-p,每通道集成宽带滤波器,在奈奎斯特时提供完全的衰减。●采集器由外部USB供电并传输数据,是实验室测量,工业测量,便携式测量的良好选择。4通道IEPE/V,同步采集汉吉龙测控故障机理研究模拟实验台是深入研究故障与工业 4.0 关系的基础。进口故障机理研究模拟实验台操作
标准压电式加速度传感器三角剪切结构,基座应变小,温度瞬态响应低,敏感元件为高稳定的特种陶瓷或石英,灵敏度稳定性好。传感器采用两端 M5 螺孔设计,便于背对背标定。1.测量通道数量:四通道、八通道、十六通道、传感器同时数据信号采集。2.支持传感器类型:压电式传感器振动,噪声声级计,转速计(*四通道)、电压型输出传感器。3.数模转换器精度:24AD位。4.支持比较高采样频率:比较高100kHz/通道,多种量程范围可选。5.输入精度:相位:优于0.1度,幅值:优于0.1%。6.仪器比较高动态范围:110dB。叶片故障机理研究模拟实验台企业如何评估实验台的故障数据的质量?

滚动轴承是应用**为***但极易损坏的零件之一。据统计,在使用滚动轴承的旋转机械中,大约有30%的机械故障都是由于轴承引起的,因此滚动轴承的故障诊断具有重要意义。在复杂振动传输路径及严重环境噪声干扰等因素的影响下,使得工程应用中轴承的故障识别相对困难,如何从滚动轴承的振动信号中提取故障特征并辨识出故障类型和损伤程度是滚动轴承故障诊断技术的关键所在机械故障综合模拟实验台动力传动故障模拟实验台风力发电传动故障模拟实验台动力传动故障预测综合实验台机械故障综合实验台动力传动故障模拟实验台风力发电传动故障模拟实验台电机故障模拟实验台动力传动故障预测综合实验台列车转向架故障模拟实验台轴承预测模拟实验台转子动力学模拟教学实验台齿轮箱故障模拟教学实验台综合故障模拟教学实验台机泵循环和故障模拟实验台,昆山汉吉龙
数据采集系统查找您想要的产品系列全部产品分布式数据采集系统集中式数据采集系统坚固型数据采集系统便携式数据采集系统无线数据采集系统,主要功能:故障轴承模拟:轴承内圈故障、轴承外圈故障、轴承滚动体故障、轴承保持架故障、轴承综合故障(深沟球轴承)。常见机械故障:机械松动、不对中等试验。不同转速下的轴承故障频率识别。滚子轴承故障模拟(可选)声强分析▪记录声强原始时域数据▪支持声强的实时测试、显示与事后处理分析声压分析▪支持声压的实时测试、显示与事后处理分析▪可以提供声压时域曲线、频域线谱与倍频程等多种显示方式▪在声压倍频程显示方式中,提供1/1、1/3、1/6、1/12、1/24等多种频带设置方式▪提供A、B、C、D、Wa、Wc等多种计权方式故障机理研究模拟实验台的操作要严格遵守规定。

MachineryFaultSimulator(机械故障模拟器)DrivetrainDiagnosticsSimulator(动力传动系统诊断模拟器)MachineryFault&RotorDynamicsSimulator(机械故障与转子动力学模拟器)Motorfaultdiagnosissimulator(电机故障诊断模拟器)BearingPrognosticsSimulator(轴承预测性模拟器)GearboxPrognosticsSimulator(齿轮箱预测模拟器)Portablevibrationsimulator(便携式振动模拟器)MachineVibrationSimulator(机械振动模拟器)Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator(机械振动-轴对中模拟器)MachineryFaultSimulator–Lite(机械故障模拟器-简装版)MachineryFaultSimulator–Magnum(机械故障模拟器-完整版)Balancing–AlignmentTrainer(动平衡-对中训练台)MachineVibration&GearboxSimulator(机械振动-齿轮箱模拟器)故障机理研究模拟实验台是科学研究的重要平台。广东故障机理研究模拟实验台使用
故障机理研究模拟实验台的发展前景广阔。进口故障机理研究模拟实验台操作
:为了解决变分模态分解的参数选取问题并更准确的提取轴承故障特征信息,提出了一种多目标优化变分模态分解(VMD)的轴承故障诊断方法。建立了以信息熵、相关系数和峭度的目标函数以及综合评价指标,将VMD的参数优化问题转换成多目标优化的帕累托(Pareto)问题。首先,利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)对三个目标函数进行寻优,得到VMD参数组合的比较好Pareto解集;其次,对Pareto解集用综合评价指标对其进行评价,确定出VMD的比较好参数组合;利用已确定的比较好参数组合对轴承故障信号进行VMD分解,得到若干本征模态分量(IMFs);再利用综合评价指标选择出比较好IMF,提取故障特征。仿真信号和实际轴承振动信号分析结果表明所提方法的有效性。关键词:变分模态分解;故障诊断;信息熵;峭度;多目标粒子群优化算法进口故障机理研究模拟实验台操作
针对包络估计函数解调时出现的突变问题,提出奇异区间包络重构局部均值分解方法。该方法确定包络估计函数解调突变原因为包络线存在交叉,为此定义交叉局部区域为奇异区间,结合极值对称理论增广该区间插值点,应用三次埃尔米特插值进行局部重构,形成奇异区间包络重构算法。仿真信号和往复压缩机轴承故障诊断应用证明,本文...
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