浙江葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

HOJOLO自主開發(fā)的智能在線監(jiān)測系統(tǒng)平臺(tái)，以結(jié)構(gòu)安全和設(shè)備故障預(yù)測為導(dǎo)向，深度融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云/邊緣計(jì)算、人工智能以及數(shù)字孿生等先進(jìn)理念，可廣泛應(yīng)用于橋梁、房屋、隧道、邊坡、大壩、港機(jī)、機(jī)械設(shè)備、電力設(shè)施以及武器裝備等結(jié)構(gòu)或設(shè)備的在線監(jiān)測與健康管理。系統(tǒng)特點(diǎn)結(jié)構(gòu)信息管理支持用戶自定義編輯結(jié)構(gòu)信息，內(nèi)置地理位置地圖，支持導(dǎo)入大部分主流格式的2D圖形或3D實(shí)體模型用于測點(diǎn)布設(shè)可視化展示狀態(tài)顯示支持自定義大屏展示界面的設(shè)計(jì)與主題管理，豐富的數(shù)據(jù)展示模塊，多維度直觀顯示被監(jiān)測對象的實(shí)時(shí)/歷史工作狀態(tài)、報(bào)警等信息測點(diǎn)設(shè)置支持自定義創(chuàng)建與編輯測點(diǎn)，包括測點(diǎn)的基本信息、采樣設(shè)置、實(shí)時(shí)分析和存儲(chǔ)設(shè)置等。支持分析點(diǎn)數(shù)以及數(shù)據(jù)稀釋規(guī)則自定義，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，合理有效利用服務(wù)器存儲(chǔ)空間軸承壽命預(yù)測故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。浙江葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

臨界速度測定実験裝置gearfaulttestplatform（齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)）AnIdealSimulatorForGearboxReliabilityStudies（齒輪箱可靠性試驗(yàn)臺(tái)）ModifiedMachineryFaultSimulator（改進(jìn)升級(jí)的機(jī)械故障模擬器）TwinRotorSimulator（雙轉(zhuǎn)子模擬器）VibrationMonitoringandDiagnosticsLab（振動(dòng)監(jiān)測和診斷實(shí)驗(yàn)室）MachineryFaultSimulatorsystem（機(jī)械故障模擬系統(tǒng)）MachineryFaultSignatureSimulator（機(jī)械特征模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)）Simulateurdepronosticsderoulements（軸承壽命模擬器）bearingfaultsimulator（軸承故障模擬器）MachineryFaultSimulatorShortVersion（機(jī)械故障模擬器簡單版）MachineryFaultSimulatorMicroVersion（山東機(jī)械故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域廣。

沖擊識(shí)別與分解對柴油機(jī)狀態(tài)特征提取具有重要價(jià)值?，F(xiàn)有常用方法利用沖擊頻域特性，通過頻域分解與重構(gòu)識(shí)別并分解沖擊，在分解復(fù)雜多沖擊非平穩(wěn)信號(hào)存在頻段混疊、時(shí)域沖擊重合等問題。本研究提出了一種變分時(shí)頻聯(lián)合分解（VTFJD）方法，目的在于提取多源沖擊振動(dòng)信號(hào)中沖擊成分。首先采用改進(jìn)變分模態(tài)分解（VMD）方法對多沖擊振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻域分解，得到各分解模態(tài)信號(hào)；其次，提出了變分時(shí)域分解方法（VTD），用于提取各分解模態(tài)信號(hào)中的沖擊成分；***，對時(shí)頻聯(lián)合分解信號(hào)進(jìn)行篩選，獲得振動(dòng)波形中多源沖擊成分時(shí)頻域信息。同時(shí)，針對VMD和VTD中參數(shù)選擇問題，分別提出了參數(shù)優(yōu)化選擇方案。仿真信號(hào)和實(shí)際柴油機(jī)連桿軸瓦振動(dòng)信號(hào)特征提取結(jié)果表明，VTFJD具有出色的多沖擊信號(hào)自適應(yīng)時(shí)頻分解能力，具有沖擊自動(dòng)識(shí)別與分解提取能力。關(guān)鍵詞：信號(hào)分解；振動(dòng)與沖擊；柴油機(jī)；連桿軸瓦磨損故障

往復(fù)壓縮機(jī)作為工業(yè)生產(chǎn)中的重要組成設(shè)備，保證其正常運(yùn)行具有極其重要的實(shí)際意義。根據(jù)相關(guān)研究統(tǒng)計(jì)，氣閥故障大約占到了往復(fù)壓縮機(jī)故障總數(shù)的60%[1]。因此，有必要對往復(fù)壓縮機(jī)氣閥故障進(jìn)行深入的分析和研究。往復(fù)壓縮機(jī)氣閥在工作中會(huì)受到摩擦，沖擊等多種因素的干擾，導(dǎo)致其振動(dòng)信號(hào)具有強(qiáng)烈的非線性，非平穩(wěn)性特征[2]。針對上訴信號(hào)，目前多采用小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）、變分模態(tài)分解（VMD）、熵值法、分形方法等對其進(jìn)行分析研究，其中，多重分形方法不僅可以深層次的描述氣閥信號(hào)非平穩(wěn)、非線性特征，同時(shí)可以描述氣閥振動(dòng)信號(hào)的自相似性，進(jìn)而可以更***準(zhǔn)確的提取往復(fù)壓縮機(jī)氣閥的故障特征故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。

MachineryFaultSimulator（機(jī)械故障模擬器）DrivetrainDiagnosticsSimulator（動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)診斷模擬器）MachineryFault&RotorDynamicsSimulator（機(jī)械故障與轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)模擬器）Motorfaultdiagnosissimulator（電機(jī)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(dòng)模擬器）MachineVibrationSimulator（機(jī)械振動(dòng)模擬器）Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator（機(jī)械振動(dòng)-軸對中模擬器）MachineryFaultSimulator–Lite（機(jī)械故障模擬器-簡裝版）MachineryFaultSimulator–Magnum（機(jī)械故障模擬器-完整版）Balancing–AlignmentTrainer（動(dòng)平衡-對中訓(xùn)練臺(tái)）MachineVibration&GearboxSimulator（機(jī)械振動(dòng)-齒輪箱模擬器）故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的穩(wěn)定性至關(guān)重要。國產(chǎn)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)操作

故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的運(yùn)行需要精心維護(hù)。浙江葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

離心風(fēng)機(jī)故障植入試驗(yàn)平臺(tái)機(jī)械故障仿真測試臺(tái)架風(fēng)力發(fā)電故障植入試驗(yàn)平臺(tái)直升機(jī)尾翼傳動(dòng)振動(dòng)及扭轉(zhuǎn)特性..直升機(jī)齒輪傳動(dòng)振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入綜合試驗(yàn)平臺(tái)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障植入輕型綜合試驗(yàn)臺(tái)行星齒輪箱故障植入試驗(yàn)平臺(tái)高速柔性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)行星及平行齒輪箱故障植入試驗(yàn)臺(tái)剛性轉(zhuǎn)子振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)軸系試驗(yàn)平臺(tái)電機(jī)可靠性研究對拖試驗(yàn)平臺(tái)往復(fù)壓縮機(jī)軸瓦傳統(tǒng)故障診斷方法需要人工提取特征，費(fèi)時(shí)耗力且敏感特征設(shè)計(jì)困難，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法雖然不需要人工進(jìn)行特征提取，但模型存在梯度或消失問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域有明顯優(yōu)勢，常用的振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻圖像處理方法如小波變換、短時(shí)傅里葉變換等在將一維信號(hào)轉(zhuǎn)為二維圖像時(shí)可能會(huì)丟失信號(hào)的時(shí)間依賴性，浙江葉片故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)