Wind-turbinesimulator（風(fēng)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(jī)械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動和遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測試驗臺）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動分析培訓(xùn)系統(tǒng)）mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed（機(jī)械軸承齒輪故障模擬試驗臺）VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench（振動分析與對中訓(xùn)練臺）Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform（旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動分析與故障診斷實驗平臺）在故障機(jī)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(jī)理研究模擬實驗臺

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

智能預(yù)警超限報警根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定報警閾值，當(dāng)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(yù)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(dāng)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(dāng)系統(tǒng)發(fā)出故障預(yù)警時，用戶可參考系統(tǒng)提供的各種參考信息，進(jìn)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(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中，零部件的運(yùn)動產(chǎn)生振動和沖擊，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)動機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、齒輪箱、往復(fù)壓縮機(jī)、泵等，沖擊振動是常見的故障模式[3-5]。因此，監(jiān)測機(jī)械振動信號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)，對設(shè)備進(jìn)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(dǎo)致了復(fù)雜機(jī)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(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）的振動信號的沖擊成分在時域分布上呈現(xiàn)周期性間隔特點(diǎn)，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(fù)雜性和時域多沖擊分布特點(diǎn)，因此需要對采集的振動沖擊信號進(jìn)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(jī)理研究模擬實驗臺數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行驗證，瓦倫尼安教學(xué)設(shè)備桌面式齒輪故障教學(xué)平臺便攜式轉(zhuǎn)子軸承教學(xué)實驗臺桌面式轉(zhuǎn)子軸承故障教學(xué)平臺轉(zhuǎn)子動力學(xué)研究實驗臺故障機(jī)理研究教學(xué)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(xué)平臺高速軸承故障機(jī)理研究模擬實驗臺。黑龍江故障機(jī)理研究模擬實驗臺校正

故障機(jī)理研究模擬實驗臺的研究具有重要的學(xué)術(shù)價值。江蘇德國故障機(jī)理研究模擬實驗臺

.滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)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(jìn)行故障診斷和全壽命預(yù)測從而實現(xiàn)故障單期預(yù)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(yù)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(jī)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(jìn)程，然后再根據(jù)試驗數(shù)據(jù)運(yùn)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(jìn)行分析，多目標(biāo)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(biāo)值如表2所示。從表2中可以看出，當(dāng)**以信息熵、峭度、相關(guān)系數(shù)其中一個指標(biāo)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(jìn)行分解江蘇德國故障機(jī)理研究模擬實驗臺