新疆国产故障模拟实验台

VALENIAN瓦伦尼安开发的故障模拟实验台，是一种用来模拟、研究齿轮传动箱，旋转机械转子动力特性的试验装置。通过选择设定不同的运行工况改变旋转机械的速度、刚度、质量不平衡、轴的摩擦或冲击条件以及联轴节的型式来模拟机台的运行状态，并由相关振动数据采集系统来观察和记录其振动特性。此智能诊断平台为高速旋转动设备，会配有有设备安全急停功能以及人员操作安全防护保障功能。旋转设备振动故障模拟综合智能诊断平台，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。什么是故障模拟实验台？你了解多少呢？新疆国产故障模拟实验台

VALENIAN的故障模拟实验台开展不对中试验调节螺栓机构对中与不对中顶丝调节机构：试验时将电机与齿轮箱调整为不对中，可相对齿轮箱轴做角度不对中模拟，将电机一侧的对中顶丝螺栓，用内六角扳手松开后，用扳手锁紧另一侧的内六角顶丝螺栓，将电机的基础座顶向一侧可设置为不对中的故障。轴摩擦故障模拟轴摩擦故障模拟，摩擦类型为，接触式滑动摩擦，在靠近减速机的输入轴处设置，用扳手先将外六角螺栓松开，再用内六角扳手，将摩擦螺丝旋紧，根据摩擦的严重程度，视情况贴近转轴位置后，将外六角螺栓并紧。转向架故障模拟实验台企业谁能推荐一款性价比高的故障模拟实验台?

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。

VALENIAN的故障模拟实验台主要由三相异步电动机，变频台，双槽皮带轮，皮带张紧装置，联轴台，摩擦支架套件，平行齿轮箱，行星齿轮箱，磁粉制动台，张力调节台，双支撑轴承座单元，动平衡转子盘，油液循环油泵系统，转速调节及转速显示模块，急停开关。此外，重要的是，负载制动台可以连接到齿轮传动系，从而可以通过电流调节，自由地控制磁力制动台。的设计使其具有可靠性、通用性和易操作性，尤其是多功能一体概念。在VALENIAN的故障模拟实验台中，机台的结构是将好的和坏的部件放在一起，极少数情况下需要拆卸/更换这些部件，但是对于特定类型的实验，很容易拆卸和更换各种部件。由于能够很容易地移除/更换组件并将其置于不可调整的位置，因此在操作实验台时需要格外小心，以了解与特定实验相关的潜在危险。此外，在启动机台之前，务必仔细检查所有紧固件是否牢固。PT系列行星齿轮箱故障模拟实验台可以检测行星减速机吗？

齿轮箱故障仿真测试台是专为模拟工业齿轮轴承故障而设计的，用于轴承及齿轮传动系统的深入研究，它由一个带有滚动轴承、动平衡校正转子盘，行星齿轮箱和磁粉制动台和两级平行轴齿轮箱所组成。预留足够空间来放置振动数据采集台，来采集振动信号。其结构便于安装，更换齿轮。2级平行轴齿轮箱可设计为随时根据实验需要切换良好齿轮和故障齿轮。并且可以测试滚动轴承缺陷，例如内圈，外圈和滚珠损坏。在齿轮测试中可以进行可视化负载控制，并且可以进行齿轮间隙调整以进行不同齿轮间隙研究。 可以将不同类型的齿轮故障集成到齿轮箱中，通过各种故障齿轮一次一个地进行测试，或同时放置两种故障齿轮，用来研究不同齿轮故障之间的相互作用，还有进行行星齿轮的故障特征研究，如大齿圈故障，太阳齿故障，行星轮齿轮故障等，还可以进行不对中，不平衡，松动等故障模拟。还具有油液循环模组给齿轮轴系供油润滑。故障模拟实验台泄漏检测在火车高铁上的应用能带来哪些好处？福建综合故障模拟实验台

谁能推荐一款性价比高的超声波故障模拟实验台?新疆国产故障模拟实验台

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。新疆国产故障模拟实验台