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现有方法对强噪声背景下的弱信号的分析不是很理想，提出一种循环相位网络来分析高斯白噪声下的微弱周期信号，循环相位网络在一定信噪比范围内相比于其他微弱信号检测法能更好的提取微弱信号相关信息，且计算量小，相关理论简单，适应于对微弱信号的快速检测。为了进一步减少计算量，引入了微弱信号存在性检测法滤除纯高斯噪声信号，经实验验证微弱信号存在性检测法与循环相位网络相结合，对强噪声背景下的微弱周期信号分析具有良好的效果轴承寿命预测故障机理研究模拟实验台。云南故障机理研究模拟实验台供应商

针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台广东共享故障机理研究模拟实验台推荐一些国内外故障机理研究模拟实验台的研究案例 ？

往复压缩机作为工业生产中的重要组成设备，保证其正常运行具有极其重要的实际意义。根据相关研究统计，气阀故障大约占到了往复压缩机故障总数的60%[1]。因此，有必要对往复压缩机气阀故障进行深入的分析和研究。往复压缩机气阀在工作中会受到摩擦，冲击等多种因素的干扰，导致其振动信号具有强烈的非线性，非平稳性特征[2]。针对上诉信号，目前多采用小波分析、经验模态分解（EMD）、变分模态分解（VMD）、熵值法、分形方法等对其进行分析研究，其中，多重分形方法不仅可以深层次的描述气阀信号非平稳、非线性特征，同时可以描述气阀振动信号的自相似性，进而可以更***准确的提取往复压缩机气阀的故障特征

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PT300测试台组成：测试台主要由微型直流电机、调速器、双支撑轴承、动平衡转子盘、轴承、齿轮、转轴、传感器支架、减震基础底座等组成，采用微型模块化设计，可用于现场测点分散的大型结构静力试验、拟静力试验、疲劳试验等场合，能捕准确捉材料由弹性区域进入塑性区域整个过程的缓变信号。主要特点●采集器与控制器之间采用RS485总线星型连接●每个控制器可以控制8个采集器，每个采集器8通道或16通道可选●控制器支持POE供电、NTP同步，故障机理研究模拟实验台是研究故障行为的重要平台。山西平行轴齿轮箱故障机理研究模拟实验台

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