功能应用:进行轴承磨损过程的基础研究;研究滚动轴承损伤深化机制,熟悉包络分析和信号处理技术;了解轴承故障机理与负载、转速、润滑状况之间的关系;研究基于损伤发展、转速、振幅和加载类型的轴承剩余寿命预测模型;研究信号处理技术和传感技术,来进行轴承故障预测的状态监测;研究振动、电机电流、负载、摩擦和噪声之间的关系;验证基于模型的故障诊断和预测算法;外圈,内圈或滚动体,保持架的损伤对频谱的影响;基于损伤发展,运行速度,载荷类型和轴承尺寸估算滚子轴承使用寿命预测模型的开发;主要组成部分:本试验台主要由:1.电机驱动单元(给试验台提供动力输出);2.试验轴承安装座(提供不同内径轴承,固定的安装夹具);3.载荷加载单元(径向和轴向稳定负载由电主轴自动加载设置);4.油液循环润滑单元(含油液冷却,过滤,及循环润滑油箱及油泵和配管);5.电气自动化控制系统(动力及电气保护,自动加载控制系统);6.计算机监测软件单元(振动,温度,转速,负载,频谱分析,试验时间长周期记录,轴承剥落故障时自动停机)。轴承故障试验台使用方法?上海VALENIAN转子试验台
转子试验台是用于检测转子相关性能的实验台。转子试验台包括电机驱动转子实验台和压缩机转子实验台两种。电机驱动转子实验台检测电机的扭矩与转速的关系,压缩机转子实验台检测压缩机的流量、吸气压力、排气压力等参数与转速的关系1。转子实验台由驱动装置、加载装置、主轴装置、传动装置、底座和控制系统等组成。驱动装置带动主轴旋转,加载装置对转子施加扭矩,控制系统控制驱动装置和加载装置,底座用于支撑整个实验台,控制系统用于采集实验数据和保证实验的准确性广西转子试验台布置形式一种基于电动机振动信号分析,通过电机振动测试进行故障诊断。
VibDemo振动分析培训实验台,VibDemo用于对维修和设备状态监测人员的培训课程做机械故障和振动的演示,也用于专业故障诊断人员的早期培训。大多数实际机器故障可以用该装置来模拟,其中一些故障无需停机。可以模拟以下故障不平衡轴弯曲静不平衡(沿主轴的3个平面)滚动轴承故障动不平衡(在主轴上的2或3个平面)外圈损坏(可调节)两不同转速轴的不平衡整个轴承损坏不对中齿轮水平方向上的平行不对中,连续可调齿损坏(可调节)水平方向上的角不对中,连续可调对中故障轴承翘曲电机机械松动皮带不对中,张力(可调)皮带损坏所有上述故障只用很短的准备时间即可进行模拟,需要一个Imbus扳手和一个10mm扳手。振动传感器(加速度计)很容易地通过磁座或M6螺孔安装在钢制轴承座上。技术资料VibDemo实验装置由230VAC交流供电,电机(2985转/分,180W,三相)由230VAC单相交流变频器控制。振动故障试验台标准配置,包括:VibDemo单元,带电机和变频器,集成不对中模拟主轴,带2个平衡盘,和倾斜轴承模拟副轴,带制动器(带好轴承)副轴,带坏轴承弯曲副轴(带好轴承)皮带轮组(两个不同尺寸皮带轮)故障皮带和好皮带故障齿轮组(2个不同尺寸齿轮)VibDemo操作手册运输箱(木质)
PT700旋转机械状态监测及故障诊断试验台,需能够模拟多种常见的旋转机械故障,包括齿轮故障、轴承故障和转子故障等,同时需配备数据采集仪器和相关分析软件进行故障特征分析。需提供准确的试验台及故障部件的三维模型。旋转机械状态监测及故障诊断试验台,电源:单相 220Vac底座:具备一定结构刚度的金属底板安全护罩:试验台整体防尘透明罩,实验室时可取下故障种类:齿轮故障、轴承故障、转子故障PLC系统:实时显示电流、电压、转速、转矩多功能数据采集器:八通道传感器同时数据信号采集数据分析软件:时域及频域信号采集及处理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)。
轴系故障模拟实验台,滑动轴承故障模拟实验台,轨道交通转向架模拟实验台,轴系故障模拟实验台是是VALENIANjiaox针对高等院校及科研院所中的转子动力学及相关课程开发的一款多功能专业性实验设备。实验台由平台底板、变频电机、电机不对中调整件、膜片联轴器、滑动轴承座、平衡盘、传感器安装支架、主轴、制动器等组成。该转子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,为从事转子动力学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◆不对中故障实验◆不平衡模拟实验◆转轴裂纹故障实验◆轴偏心故障模拟实验◆叶轮与转轴的配合失效实验电机电气故障仿真实验台架仿真测试原理?小型机械转子试验台故障诊断
机械传动及扭转特性研究?上海VALENIAN转子试验台
机械故障诊断的基本概念和方法机械故障诊断通常包括以下几个步骤:信号采集、信号处理、特征提取和故障诊断。信号采集是机械故障诊断的第一步,通常采用传感器采集机器的振动、温度、压力等信号。信号处理包括滤波、去噪、压缩等操作,以提取有用的特征信息。特征提取是机械故障诊断的关键步骤,可以通过时域分析、频域分析、小波变换等方法提取特征。,根据提取的特征进行故障诊断,确定机器的状态和故障类型。三、基于振动信号分析的机械故障诊断技术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。上海VALENIAN转子试验台