在機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中,零部件的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生振動(dòng)和沖擊,包含著豐富的設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)信息[1-2]。振動(dòng)沖擊往往是由零部件之間的碰撞敲擊產(chǎn)生,其幅值大小、出現(xiàn)位置表現(xiàn)著設(shè)備的健康狀態(tài)。在航空、船舶、石油化工等領(lǐng)域的機(jī)械設(shè)備中,包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、齒輪箱、往復(fù)壓縮機(jī)、泵等,沖擊振動(dòng)是常見(jiàn)的故障模式[3-5]。因此,監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中的沖擊成分可有效反映機(jī)械部件運(yùn)行的健康狀態(tài),對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)信號(hào)沖擊成分呈現(xiàn)多頻段分布,并伴隨著噪聲干擾,不同頻率成分的沖擊在時(shí)域混疊等問(wèn)題[8-9]。以上情況,導(dǎo)致了復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的實(shí)際振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)的分析難度,造成了早期故障沖擊特征難以捕捉等問(wèn)題。更進(jìn)一步地,其中一些往復(fù)機(jī)械(柴油機(jī)、往復(fù)壓縮機(jī)、往復(fù)泵等)的振動(dòng)信號(hào)的沖擊成分在時(shí)域分布上呈現(xiàn)周期性間隔特點(diǎn),與曲軸特定轉(zhuǎn)角對(duì)應(yīng)[10-12],單從回轉(zhuǎn)設(shè)備的頻域分析方法在此并不適應(yīng)。由于實(shí)際振動(dòng)信號(hào)的頻域復(fù)雜性和時(shí)域多沖擊分布特點(diǎn),因此需要對(duì)采集的振動(dòng)沖擊信號(hào)進(jìn)行頻域分解和時(shí)域沖擊的提取,為后續(xù)特征提取和故障診斷奠定基礎(chǔ)。故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的使用方法需要熟練掌握。進(jìn)口故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)批發(fā)
VALENIAN智能診斷平臺(tái)的智能診斷對(duì)故障信息進(jìn)行精細(xì)診斷,的診斷方法,是精細(xì)診斷的有效手段:●圖譜:趨勢(shì)圖、波形圖、頻譜圖、棒圖、數(shù)字表、儀表盤(pán)、圖片、模型、視頻、表格、報(bào)警日歷、狀態(tài)統(tǒng)計(jì)●時(shí)域分析:重采樣、IIR數(shù)字濾波、FIR數(shù)字濾波、一次積分、二次積分、一次微分、二次微分、相關(guān)分析、協(xié)方差分析、虛擬計(jì)算●幅值域分析:統(tǒng)計(jì)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(dòng)列表、極坐標(biāo)、伯德圖、軸心位置圖、級(jí)聯(lián)圖、瀑布圖●包絡(luò)分析:包絡(luò)波形、包絡(luò)譜●聲學(xué)分析:聲壓分析、聲強(qiáng)分析、聲功率分析●模態(tài)分析:時(shí)域ODS、頻域ODS●工程應(yīng)用:應(yīng)變花計(jì)算、扭矩分析、軸功率分析、扭振分析、索力計(jì)算、小波分析云南故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)怎么用故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?
VALENIAN機(jī)理故障測(cè)試臺(tái)主要功能:?齒輪磨損、齒輪斷齒、齒輪裂紋、齒輪缺齒的故障模擬仿真問(wèn)題;?靜、動(dòng)不平衡及懸臂轉(zhuǎn)子不平衡,不對(duì)中,松動(dòng)。?軸承故障(外圈、內(nèi)圈、滾動(dòng)體、保持架、綜合故障),不同轉(zhuǎn)速下的振動(dòng)特征頻率識(shí)別;?可以進(jìn)行單面動(dòng)平衡實(shí)驗(yàn),以及敲擊,啟停機(jī)測(cè)試,還可以支持齒輪偏心、及共振等實(shí)際機(jī)器振動(dòng)測(cè)試等;平臺(tái)支持TCP/IP、UDP、ModBus、MQTT、HTTP、OPC、RS232/RS485等多種接口協(xié)議接入以及強(qiáng)大的WebAPI接口輸出,兼容Windows、麒麟等主流操作系統(tǒng)平臺(tái),支持直接調(diào)用軟件平臺(tái)的3D模型、ODS振型、頻譜圖、伯德圖等,為用戶(hù)實(shí)現(xiàn)視頻、GPS/BD、稱(chēng)重等系統(tǒng)集成以及多平臺(tái)兼容打造良好的生態(tài)條件。
實(shí)驗(yàn)臺(tái)的故障數(shù)據(jù)具有重要的應(yīng)用價(jià)值,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:一是用于故障診斷與分析。通過(guò)對(duì)故障數(shù)據(jù)的深入研究,可以準(zhǔn)確判斷故障發(fā)生的原因、位置和類(lèi)型,為解決實(shí)際問(wèn)題提供依據(jù)。二是支持產(chǎn)品改進(jìn)與優(yōu)化。故障數(shù)據(jù)能夠反映出產(chǎn)品設(shè)計(jì)或制造過(guò)程中存在的不足,為進(jìn)一步提升產(chǎn)品質(zhì)量和性能提供方向。三是促進(jìn)技術(shù)研發(fā)。這些數(shù)據(jù)可為新的故障防預(yù)技術(shù)和方法的開(kāi)發(fā)提供靈感和實(shí)驗(yàn)依據(jù),推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。四是確保設(shè)備運(yùn)行安全。及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障危險(xiǎn),采取相應(yīng)措施,避免故障發(fā)生帶來(lái)的安全憂(yōu)患和經(jīng)濟(jì)損失。五是作為制定維護(hù)策略的參考。根據(jù)故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律,制定合理的維護(hù)計(jì)劃和方案,提高設(shè)備的可靠性和使用壽命。六是在教育培訓(xùn)中發(fā)揮作用。故障數(shù)據(jù)可以作為案例用于教學(xué),幫助學(xué)生更好地理解故障機(jī)理和解決方法。七是為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定提供數(shù)據(jù)支持。為相關(guān)行業(yè)制定統(tǒng)一的故障評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范提供有力的數(shù)據(jù)支撐。總之,實(shí)驗(yàn)臺(tái)的故障數(shù)據(jù)是寶貴的資源,其應(yīng)用對(duì)于提高產(chǎn)品質(zhì)量、確保安全、推動(dòng)技術(shù)發(fā)展等都具有重要意義。 增速齒輪箱故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。
HOJOLO自主開(kāi)發(fā)的智能在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)平臺(tái),以結(jié)構(gòu)安全和設(shè)備故障預(yù)測(cè)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(cè)與健康管理。系統(tǒng)特點(diǎn)結(jié)構(gòu)信息管理支持用戶(hù)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(cè)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(cè)對(duì)象的實(shí)時(shí)/歷史工作狀態(tài)、報(bào)警等信息測(cè)點(diǎn)設(shè)置支持自定義創(chuàng)建與編輯測(cè)點(diǎn),包括測(cè)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)空間故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)是深入分析故障原因的基礎(chǔ)。廣西故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)使用方法
軸承壽命預(yù)測(cè)故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)。進(jìn)口故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)批發(fā)
軸承故障診斷方法,并用仿真信號(hào)和實(shí)際軸承振動(dòng)信號(hào)對(duì)所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確地提取出軸承故障特征數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)軸承故障的精確診斷。)綜合考慮了軸承故障的周期性、沖擊性以及與原始信號(hào)相關(guān)性的特點(diǎn),構(gòu)建了信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)的目標(biāo)函數(shù)以及綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),通過(guò)目標(biāo)函數(shù)和綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)選取并確定了比較好的參數(shù)組合。(3)利用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)選取比較好的IMF,通過(guò)實(shí)驗(yàn)信號(hào)和仿真信號(hào)的分析,表明選取的比較好IMF含有較豐富的軸承故障信息,能夠?qū)崿F(xiàn)軸承故障位置的精確診斷。不同故障類(lèi)型電機(jī)電流信號(hào),以及振動(dòng)頻譜信號(hào)與正常電機(jī)的信號(hào)之間的對(duì)比。?負(fù)載對(duì)于故障電機(jī)振動(dòng)現(xiàn)象的影響;?不同類(lèi)型的電機(jī)缺陷對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的敏感性;?在變頻器模式下,振動(dòng)頻譜信號(hào)的干擾識(shí)別;?轉(zhuǎn)子不平衡的識(shí)別,以及對(duì)振動(dòng)影響;?采用振動(dòng)頻譜分析對(duì)于軸承故障的識(shí)別;?設(shè)備基礎(chǔ)松動(dòng)現(xiàn)象的研究與識(shí)別;?不對(duì)中對(duì)設(shè)備振動(dòng)及噪聲的影響;?電機(jī)在不同模式下運(yùn)行的振動(dòng)信號(hào)對(duì)比(直接驅(qū)動(dòng)與變頻器驅(qū)動(dòng));?頻譜分析與信號(hào)處理的學(xué)習(xí);進(jìn)口故障機(jī)理研究模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)批發(fā)