對試驗臺主要零部件進行模態(tài)分析,結(jié)果顯示各部件固有頻率遠離航空發(fā)動機各階臨界轉(zhuǎn)速,說明了試驗臺初步設計的合理性;為提高鼠籠彈性支承剛度設計的精確性,提出了有效集算法和遺傳算法相結(jié)合的優(yōu)化方法,優(yōu)化后,2#和3#支點鼠籠彈支的設計剛度與目標值之間的誤差分別為0.3%和0.1%,驗證了該方法的高精度和高效率。然后,建立雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學簡化模型,運用有限單元法推導系統(tǒng)動力學方程,編寫程序計算了高低壓轉(zhuǎn)子分別為主激勵時系統(tǒng)臨界轉(zhuǎn)速,結(jié)果表明計算值與航空發(fā)動機實測值的誤差遠超過了允許誤差5%,需后續(xù)優(yōu)化。接著,運用變換哈墨斯利算法優(yōu)化系統(tǒng)的臨界轉(zhuǎn)速,對比優(yōu)化值與航空發(fā)動機實測值的誤差,其誤差不超過允許誤差5%,低壓轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)參數(shù)符合設計要求,證明了優(yōu)化方法的可行性。故障機理研究模擬實驗臺的實驗結(jié)果具有重要意義。上海故障機理研究模擬實驗臺視頻

.滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械的關鍵部件,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，即相關系數(shù)取得**大值，而其對應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轉(zhuǎn)子軸承故障機理研究模擬實驗臺視頻故障機理研究模擬實驗臺的實驗環(huán)境需要嚴格把控。

標準壓電式加速度傳感器三角剪切結(jié)構(gòu)，基座應變小，溫度瞬態(tài)響應低，敏感元件為高穩(wěn)定的特種陶瓷或石英，靈敏度穩(wěn)定性好。傳感器采用兩端 M5 螺孔設計，便于背對背標定。1.測量通道數(shù)量：四通道、八通道、十六通道、傳感器同時數(shù)據(jù)信號采集。2.支持傳感器類型：壓電式傳感器振動，噪聲聲級計，轉(zhuǎn)速計（*四通道）、電壓型輸出傳感器。3.數(shù)模轉(zhuǎn)換器精度：24AD位。4.支持比較高采樣頻率：比較高100kHz/通道，多種量程范圍可選。5.輸入精度：相位：優(yōu)于0.1度，幅值：優(yōu)于0.1%。6.儀器比較高動態(tài)范圍：110dB。

HOJOLO自主開發(fā)的智能在線監(jiān)測系統(tǒng)平臺，以結(jié)構(gòu)安全和設備故障預測為導向，深度融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云/邊緣計算、人工智能以及數(shù)字孿生等先進理念，可廣泛應用于橋梁、房屋、隧道、邊坡、大壩、港機、機械設備、電力設施以及武器裝備等結(jié)構(gòu)或設備的在線監(jiān)測與健康管理。系統(tǒng)特點結(jié)構(gòu)信息管理支持用戶自定義編輯結(jié)構(gòu)信息，內(nèi)置地理位置地圖，支持導入大部分主流格式的2D圖形或3D實體模型用于測點布設可視化展示狀態(tài)顯示支持自定義大屏展示界面的設計與主題管理，豐富的數(shù)據(jù)展示模塊，多維度直觀顯示被監(jiān)測對象的實時/歷史工作狀態(tài)、報警等信息測點設置支持自定義創(chuàng)建與編輯測點，包括測點的基本信息、采樣設置、實時分析和存儲設置等。支持分析點數(shù)以及數(shù)據(jù)稀釋規(guī)則自定義，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，合理有效利用服務器存儲空間故障機理研究模擬實驗臺的運行需要精心維護。

在機械設備運行過程中，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)著設備的健康狀態(tài)。在航空、船舶、石油化工等領域的機械設備中，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[10-12]，單從回轉(zhuǎn)設備的頻域分析方法在此并不適應。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。故障機理研究模擬實驗臺是故障研究的前沿陣地。山東轉(zhuǎn)子軸承故障機理研究模擬實驗臺

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沖擊識別與分解對柴油機狀態(tài)特征提取具有重要價值?，F(xiàn)有常用方法利用沖擊頻域特性，通過頻域分解與重構(gòu)識別并分解沖擊，在分解復雜多沖擊非平穩(wěn)信號存在頻段混疊、時域沖擊重合等問題。本研究提出了一種變分時頻聯(lián)合分解（VTFJD）方法，目的在于提取多源沖擊振動信號中沖擊成分。首先采用改進變分模態(tài)分解（VMD）方法對多沖擊振動信號進行頻域分解，得到各分解模態(tài)信號；其次，提出了變分時域分解方法（VTD），用于提取各分解模態(tài)信號中的沖擊成分；***，對時頻聯(lián)合分解信號進行篩選，獲得振動波形中多源沖擊成分時頻域信息。同時，針對VMD和VTD中參數(shù)選擇問題，分別提出了參數(shù)優(yōu)化選擇方案。仿真信號和實際柴油機連桿軸瓦振動信號特征提取結(jié)果表明，VTFJD具有出色的多沖擊信號自適應時頻分解能力，具有沖擊自動識別與分解提取能力。關鍵詞：信號分解；振動與沖擊；柴油機；連桿軸瓦磨損故障上海故障機理研究模擬實驗臺視頻