2024-12-18 03:11:29
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軸承是機械設備中支撐轉軸運轉的重要零部件,被***運用于交通、工程機械等重要領域。隨著機械設備對旋轉速度以及載荷要求的逐步提高,對軸承的性能要求也隨之升高,其一旦出現(xiàn)故障,機械設備就無法正常運行,造成經(jīng)濟損失及人員傷亡。因此,及時準確診斷軸承故障變得很有必要。但是,軸承運行環(huán)境中的噪聲較大,采集到軸承微弱故障的振動信號中含有大量的信號冗余軸承的運行狀態(tài)就變得較為困難,因此,需要合理且有效地振動信號處理方法提取軸承的故障特征,這故障診斷的關鍵,BTS100軸承壽命預測測試臺,主要由三相異步電動機,聯(lián)軸器,雙支撐軸承座單元,測試軸承、溫度監(jiān)測模塊、轉速調(diào)節(jié)及轉速顯示模塊,徑向及軸向液壓油站加載系統(tǒng)、負載顯示模塊,轉速脈沖輸出模塊,等模塊組成。
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(fā)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(tǒng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別領域有明顯優(yōu)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,介紹增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺的組成部分。
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