Wind-turbinesimulator（風力渦輪模擬器）Geardrivesimulator（齒輪箱傳動模擬器）ElectricalAnalysisSimulator（電氣分析模擬器）CustomizedSimulator（定制模擬器）DynamicVibrationSimulator（動態(tài)振動模擬器）MachinerydiagnosisSimulator（機械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動和遠程狀態(tài)監(jiān)測試驗臺）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動分析培訓系統(tǒng)）mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed（機械軸承齒輪故障模擬試驗臺）VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench（振動分析與對中訓練臺）Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform（旋轉(zhuǎn)機械振動分析與故障診斷實驗平臺）在故障機理研究模擬實驗臺中，怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析？江蘇德國故障機理研究模擬實驗臺

MachineryFaultSimulator（機械故障模擬器）DrivetrainDiagnosticsSimulator（動力傳動系統(tǒng)診斷模擬器）MachineryFault&RotorDynamicsSimulator（機械故障與轉(zhuǎn)子動力學模擬器）Motorfaultdiagnosissimulator（電機故障診斷模擬器）BearingPrognosticsSimulator（軸承預測性模擬器）GearboxPrognosticsSimulator（齒輪箱預測模擬器）Portablevibrationsimulator（便攜式振動模擬器）MachineVibrationSimulator（機械振動模擬器）Machinevibration–ShaftAlignmentSimulator（機械振動-軸對中模擬器）MachineryFaultSimulator–Lite（機械故障模擬器-簡裝版）MachineryFaultSimulator–Magnum（機械故障模擬器-完整版）Balancing–AlignmentTrainer（動平衡-對中訓練臺）MachineVibration&GearboxSimulator（機械振動-齒輪箱模擬器）北京機械故障機理研究模擬實驗臺增速齒輪箱故障機理研究模擬實驗臺。

智能預警超限報警根據(jù)標準設(shè)定報警閾值，當測量值超過閾值即發(fā)出相應(yīng)的報警（規(guī)則I）變化率報警對變化率設(shè)定閾值，測量值雖然沒超限但變化率超限，發(fā)出相應(yīng)報警（規(guī)則II）趨勢預警基于自適應(yīng)閾值檢測方法，可隨工況變化自適應(yīng)的調(diào)節(jié)閾值，能夠有效減少由于固定閾值所引起的誤檢測和漏檢測問題，實時工作狀態(tài)●用戶可實時觀察和了解被監(jiān)測對象當前各種故障的診斷情況以及所對應(yīng)的特征值數(shù)據(jù)●***顯示被監(jiān)測對象各種故障的現(xiàn)象描述、判斷依據(jù)、參考圖譜、實時圖譜以及診斷結(jié)果等信息，供用戶參考比對●當系統(tǒng)發(fā)出故障預警時，用戶可參考系統(tǒng)提供的各種參考信息，進一步綜合判斷被監(jiān)測對象的故障狀態(tài)●實時工作狀態(tài)采用word文檔頁面展示，可以供第三方軟件通過WebAPI接口直接調(diào)用，

在機械設(shè)備運行過程中，零部件的運動產(chǎn)生振動和沖擊，包含著豐富的設(shè)備健康運行狀態(tài)信息[1-2]。振動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)域的機械設(shè)備中，包括航空發(fā)動機、內(nèi)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(jiān)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(tài)，對設(shè)備進行故障診斷具有重要的意義。振動信號沖擊成分呈現(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域混疊等問題[8-9]。以上情況，導致了復雜機械設(shè)備的實際振動監(jiān)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(xiàn)周期性間隔特點，與曲軸特定轉(zhuǎn)角對應(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(xù)特征提取和故障診斷奠定基礎(chǔ)。故障機理研究模擬實驗臺數(shù)據(jù)的準確性和可靠性對研究結(jié)果有何影響？

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(tài)分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚類相結(jié)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(tài)的數(shù)量，將所得本征模態(tài)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(shù)據(jù)對所述方法的有效性進行驗證，瓦倫尼安教學設(shè)備桌面式齒輪故障教學平臺便攜式轉(zhuǎn)子軸承教學實驗臺桌面式轉(zhuǎn)子軸承故障教學平臺轉(zhuǎn)子動力學研究實驗臺故障機理研究教學平臺轉(zhuǎn)子軸承綜合故障模擬實驗臺診斷臺轉(zhuǎn)子軸承教學平臺高速軸承故障機理研究模擬實驗臺。黑龍江故障機理研究模擬實驗臺校正

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.滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的關(guān)鍵部件,工作在高速,高溫以及高載荷的變工況下,極易發(fā)生故障,因此,對滾動軸承進行故障診斷和全壽命預測從而實現(xiàn)故障單期預警和精確的維修決策，避免故隙引發(fā)的事故BTS100軸承壽命預測測試臺，可以開展軸承壽命加速實驗，實驗原理就是在不改變軸承失效機理，不增加新的失效模式的前提下，通過提高試驗軸承應(yīng)力水平的方法來加速其失效進程，然后再根據(jù)試驗數(shù)據(jù)運用數(shù)理統(tǒng)計理論估算出正常應(yīng)力下軸承的壽命的數(shù)據(jù)。軸承外圈的故障特征信息被噪聲所包圍。用本文所提方法對軸承外圈故障信號進行分析，多目標粒子群優(yōu)化算法（參數(shù)與“4.仿真信號分析”的設(shè)置相同）優(yōu)化VMD參數(shù)得到的Pareto解集及目標值如表2所示。從表2中可以看出，當**以信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)其中一個指標評價時，參數(shù)組合選擇序號11時，f3**小，即相關(guān)系數(shù)取得**大值，而其對應(yīng)的信息熵和峭度既不是較優(yōu)值也不是**差值，一方面說明相關(guān)系數(shù)和峭度以及信息熵之間是沒有***的，另一方面說明如果**以相關(guān)系數(shù)評價時，并沒有考慮到軸承故障沖擊性以及與周期性，在此參數(shù)組合下，對原始信號進行分解江蘇德國故障機理研究模擬實驗臺