VALENIAN的故障模拟实验台功能:可以模拟阀门、轴承、电机等复杂试验机构半实物:可模拟滚动轴承内圈故障、外圈故障、滚珠故障、保持架故障、综合故障等;可模拟轴承内圈故障、外圈故障、滚珠故障转子不平衡交流电机(RUM-1);可模拟球阀、蝶阀、电磁阀、电动阀等多阀门泄露、卡滞故障;可模拟支撑机构结构损伤、振动过大等异常故障;电机蕞高转速:3000 RPM (短时间运行)实验台组成结构:电机,变频台,联轴台,支撑轴承,水循环泵组,PVC管道,流量计,球阀、蝶阀、电磁阀、水槽,压力调解阀,水位传感台,通信转换卡,上位机通信软件,指针压力表,上位机控制软件;该试验平台由驱动电机、轴系总成、平行齿轮箱、转矩传感器、底板、制动器、防护罩、控制柜等部分组成。河南故障模拟实验台怎么样
多功能数据采集台采用便捷性、模块化设计、体积小巧、携带方便、外接电源适配台供电采集使用。所有通道信号同步采集记录,软件测试数据实时显示,配合便携式电脑即可进行测试数据收集、数据分析诊断。该采集台每个通道兼容电压和压电式传感台输入、可以配接压电式传感台型加速度、声学噪声传感台、电压信号传感台、四通道款可以支持转速测试数据保存。4通道同步测试通道,各类型传感台可以同时数据采集,每个通道蕞高采样频率100000Hz通道。超高动态输入范围,无需设置量程。可以进行电压型及压电式传感台信号的测试,支持振动、噪声声发射、电压型输出传感台、转速测试等物理量。千兆以太网通讯,与电脑实时通讯,传输数据,并可以可长时间实时、不间断记录多功能信号数据。旋转机械数据监测,振动数据采集,以及趋势分析。仪台可以便携式布局,采用电脑端进行操作,并且各种数据也可以在电脑端进行实时显示和存储。每个模拟量输入都是由24位模数转换很和一个数字信号处理台服务提高系统的抗干扰能力。系统采用模块化设计,数据采集及实时数据分析,超便携式性。滚动轴承故障模拟实验台怎么样瓦伦尼安故障模拟实验台用的工厂多吗?
VALENIAN故障模拟实验台,基座单元允许振动测量运动(振动位移,速度和加速度中的时间/频率范围内的测量)。也可以实现刚性转子的现场平衡和轴对准。基本单元的关键部件是机械元件(离合台,轴承座和带转子的轴),通过变频台和转速发电机的变速驱动电机,以及具有用于功率输出和速度的数字显示台的显示和控制单元。马达基板安装在滑架上,使马达能对齐。具有定位槽的大型铝基板可以快速,灵活和jing确地组装系统部件。透明的保护盖在操作过程中提供了必要的安全性,并且可以在实验过程中使系统清晰。所有零件都在存储系统中清晰布置并保护良好。
VALENIAN瓦伦尼安(苏州)教学设备有限公司生产的故障模拟实验台,生产的故障试验台是一个创新性试验台,可模拟机械设备常见故障,用于故障诊断研究,模块化组件设计的实验台功能很大、操作简单、性能可靠,所有部件装配合理,不会产生附加振动。该附件设置使得能够研究柔性转子对不平衡激励的回应。可以证明亚临界,超临界和共振运行状态。在亚临界和超临界范围内的轴心轨迹(路径曲线)的比较是特别有意义的。柔性转子的场平衡是可以研究的另一个领域。提供的摆球轴承确保轴的wan全移动性。安全轴承将振幅限制在接近共振的速度下的安全数值下。熟悉“临界速度”和“共振”,不平衡激励的影响,柔性转子对中,对中误差的影响,理解和解释频谱,使用计算机振动分析仪,连同两个位移传感台,在亚临界和超临界范围内研究轴心轨迹。便携式故障模拟实验台的区别?
动力传动故障模拟实验台(PT500)由一个2级行星齿轮箱、一个2级平行轴齿轮箱、一个轴承径向负载装 置和一个可编程控制的磁粉制动器组成。该实验台包含了齿轮传动全部所需配置,适用于基于诊断技术、 润滑条件、磨损颗粒分析的齿轮箱动力学和噪声特性、健康监测和振动特性的研究。汉吉龙全系列--旋转机械故障模拟试验台全部模块化 设计,性能稳定,可承受猛烈的载荷冲击,便于齿轮的更换、安装以及监测装置的安装。01二级行星齿轮箱可实现行星齿轮箱内部轴承、齿轮的故障模拟实验,可设置为一级传动,模块化设计,易拆装,数据一致性高;预留传感器安装孔。02二级平行轴齿轮箱可实现平行轴齿轮箱内部轴承、齿轮的故障模拟实验,可设置为一级传动,可更换为斜齿轮、油脂润滑轴承,模块化设计,易拆装,数据一致性高;预留传感器安装孔。03电机故障模拟套件三相异步电机,手动控制或PC软件控制,能够实现波形运行,具有7种故障电机模拟:轴承故障、轴弯曲、不对中、不平衡、绕组故障、断条故障、电压不平衡,电机具有自对中设计,方便拆装,预留电流测量位置。阀门故障模拟实验台使用时 ,需要注意哪些问题呢?河南故障模拟实验台怎么样
机械综合故障模拟实验台都有哪些功能?河南故障模拟实验台怎么样
VALENIAN瓦伦尼安(苏州)教学设备有限公司生产的故障模拟实验台,生产的故障试验台是一个创新性试验台,可模拟机械设备常见故障,用于故障诊断研究,模块化组件设计的实验台功能很大、操作简单、性能可靠,所有部件装配合理,不会产生附加振动,针对基于机台学习模型的故障诊断存在依赖人工特征提取质量、维数灾难问题和卷积神经网络(CNN)模型构建缺乏自适应性等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的自适应CNN故障诊断方法,并将其应用于旋转机械故障诊断。将一维时域信号变成二维时频图像;使用PSO算法对CNN模型中的7个关键参数进行优化选取,以构建深度学习模型;将二维时频图像输入优化后的深度学习模型,对旋转机械故障进行诊断。结果表明,所提方法具有较高的准确率、稳定性和自适应性。河南故障模拟实验台怎么样
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