振动监测与分析基本功能DC-25多通道振动分析及动平衡仪包含4通道振动+1通道转速测量,支持多种传感器的接入,如非接触式位移电涡流、速度、ICP加速度、光电传感器(转速测量)传感器。能够实时监测机组的振动位移、速度和加速度的峰峰值、均方根值、基频幅值和相位以及振动的时域波形和频谱、轴心轨迹等。并可设置振动超限报警存盘、定时存盘、突然停机过程的数据自动采集、存盘等功能。在线或离线进行各种阶比谱、频谱分析,对存盘数据进行回读分析和趋势分析。对机组启停过程数据的自动采集、存储和实时监测,对采集的数据作BODE图、频谱图、转速-时间图分析,时域波形、历史曲线图、转速曲线图等多种振动监测图谱。现场动平衡功能对机器转子的单、双面现场平衡,自动完成数据采集、基频幅相分析、影响系数计算和配重计算的全过程。对机组的现场平衡,通过基频幅相数据的在线测量和离线键盘输入,4个测点、2个校正面的影响系数法平衡计算。主要技术指标:可灵活配置数据采集模块(多种传感器、数据采集分析仪)和数据分析模块(数据采集分析软件)。演示转子试验台公司
带有多功能可编程控制面板的1马力变频交流驱动器v1马力3相电动机,预连线的自校直系统易于拆装和更换v带LCD数显的内置转速计和一个用于数据采集的脉冲式模拟TTL输出v配有9个传感器连接内螺孔的可拆分轴承座v可改变轴瓦间隙、长度、类型的压力滑动轴承v两个带油路孔套筒轴承,带有可使两个位移传感器呈90°安装的中间抽头孔,可任意角度旋转传感器。v油路及油压调整系统,包括压力泵、压力计、不锈钢油罐、回路安全开关、压力联锁器v可给定0.002英寸轴瓦间歇的轴承衬套v两个密封滚动轴承v振动隔离和加强型基座v两个带有两圈螺栓孔的平衡转子v通过螺栓调整的带刻度盘的校准系统v一根直径为3/4英寸的TGP铁制直轴v16孔的BNC接线面板可安装在基座边缘便于数据采集器连接v便于测量电流的电源连线v带自保护装置的透明抗冲击安全防护罩江西故障转子试验台转子滚动轴承与齿轮箱综合故障实验台价格。
试验台功能:*水平和垂直角度和平行偏差的预设;*模拟软脚的情况;*预留安装激光轴对中套件空间;*轴对准装置可360°旋转;*提供用于垂直偏差的标准垫片组;*安装千斤顶螺栓以纠正水平垂直偏差;*学习激光对中仪的方法熟悉仪器操作步骤;LAST-100联轴器激光对中模拟试验台3D图四:试验台基本参数:基础试验台参数S端轴径40mmM端轴径40mm轴向间距350mm足够的空间安装激光对中仪轴高度300mm联轴器梅花垫联轴器泵旋转360度旋转或固定基础基地精密机加工铝板调整方向水平向,垂直向,采用千斤顶螺栓调节尺寸长x宽x高=730x310x418毫米重量约40公斤激光对中仪器参数对中精度0.01mm检测单元M端及S端通讯方式无线蓝牙适应轴径150mm内测量方式三点式3-12-9检测模式水平、垂直向水平偏差,角度偏差实时显示,同时3D动画实时显示调整量
DC24多通道振动数据采集器及电脑端分析软件,包含振动信号分析处理经常使用的各种频域和时域分析功能,如滚动轴承分析使的包络谱图、倒频谱,机组使用的轴心轨迹图、轴中心位置图、波德图、趋势图、时间波形图,频域FFT频谱图、阶比图、层叠图、瀑布图、极坐标图、动平衡校正功能。此试验台为高速旋转动试验台,会配有有试验台安全急停功能以及人员操作安全防护保障功能。旋转试验台振动故障模拟综合试验台,通过设定柔性转子轴系不同的转动条件、结构形式以及部件缺陷来模拟旋转机械各种运行工况和多种故障类型,研究转子转动模态、故障响应特征、动平衡实验、转子临界转速的响应特性、轴振与瓦振关系的特性等等。行星平行轴齿轮箱综合故障模拟实验台使用。
瓦伦尼安教学轨道交通转向架实验台,可通过加载不同扭矩研究轴承的故障特性,以及对齿轮箱特性的研究,并采集数据。实验台由钢结构H型台架、传动齿轮、传动轴、减振弹簧、可调式位移平台、驱动系统、供油系统、加载器等组成。该轨道交通实验台具有结构简单,拆装方便,操作简便,性能稳定的特点。此设备可灵活配置各类传感器,能对多种常见的旋转机械故障进行故障特征分析。与本公司开发的数据采集系统配套使用,形成一个多用途,综合型的实验系统平台,为从事轨道交通及相关课程探讨的研究人员提供了一个良好的实验分析环境。二、可完成实验◆负载实验◆轴承故障实验(稳态、非稳态)◆齿轮箱故障实验(稳态、非稳态)◆模拟不同负载下的轴承、齿轮箱故障实验振动信号分析是机械故障诊断中常用的一种方法。河北转子试验台怎么做
滚动轴承故障模拟的方法主要是通过在轴承上模拟不同的故障类型。演示转子试验台公司
振动信号分析是机械故障诊断中常用的一种方法。通过分析机器的振动信号,可以获取机器的动态特性和运行状态。通过对振动信号的特征提取和分析,可以有效地识别机械故障的类型和位置。常用的振动信号分析方法包括时域分析、频域分析、小波变换等。四、基于人工智能的机械故障诊断技术随着人工智能技术的不断发展,基于人工智能的机械故障诊断技术也得到了广泛应用。神经网络和支持向量机等方法是常用的机器学习算法,可以通过训练学习从数据中提取规则,从而实现机械故障的诊断。这些方法不仅可以提高故障诊断的准确性和效率,还可以处理复杂的非线性问题。五、结论本文介绍了机械故障诊断的基本概念和方法,重点探讨了基于振动信号分析和人工智能的机械故障诊断技术。通过对振动信号的特征提取和分析,可以有效地识别机械故障的类型和位置;而基于人工智能的机械故障诊断技术可以提高故障诊断的准确性和效率。未来,随着技术的不断发展,机械故障诊断技术将会有更多的应用场景和更高的精度要求。因此,需要进一步研究和探索新的方法和技术,以适应未来的发展趋势。演示转子试验台公司
昆山汉吉龙测控技术有限公司(KUN SHAN HALO MONITORING)是一家从事设备状态监测和预知维修技术推广和应用的技术性公司,在回转设备故障诊断、往复设备故障诊断、电气设备故障诊断方面具有较好的诊断技术和方法,拥有多位行业内诊断队伍,具有丰富的现场经验产品应用工程师 ,不仅为企业提供各种较强的检测工具、检测仪器,而且提供技术培训、诊断服务、方案设计、人才培养等服务工作。
石化行业——挤出机在线监测系统 成功解决挤出机造粒机等变速变载、低速条件下齿轮、轴承的运行 状况,先后在中原油田、海南炼化、齐鲁石化、燕山石化、塔西南等企业 挤出机安装,取得非常好的效果。