故障模拟实验台基本参数
  • 品牌
  • VALENIAN,瓦伦尼安
  • 型号
  • PT500
  • 加工定制
  • 电机功率
  • 1.5
  • 外形尺寸
  • 1500
  • 重量
  • 150
  • 产地
  • 苏州
故障模拟实验台企业商机

机械故障综合模拟实验台○可编程实现加速、减速及运行时间的控制要求。本套件含PC软件,以及硬件接口模块。基于PC控制制动器○远程控制磁力制动器;○可预编程运行实现精确控制。本套件包括PC软件,一个磁力制动器接口模块和电缆。内置不平衡转子的3马力故障交流电动机○研究不平衡的转子对振动和电流特征的影响;○研究不平衡的转子对电能质量和损耗的影响;○研究温度上升对异步电动机非线性特征的影响。本套件包括一个含不平衡转子的3马力的故障交流电动机。内置翘曲转子的3马力故障交流电动机○研究转子弯曲对振动和电流特征的影响;○研究翘曲的转子对电能质量和损耗的影响。本套件包括一个3马力的中心弯曲转子的故障交流电机。内置故障轴承的3马力故障交流电动机○研究轴承故障对振动和电流特征的影响;○研究轴承故障对电能质量和损耗的影响。本套件包括一个3马力含轴承内圈故障和外圈故障的交流电动机。用户可以选择所需的轴承故障类型。内置不对中转子系统的3马力交流电动机○研究气隙变化对振动和电流特征的影响;○研究不对中量、类型和转子转速对振动和电流特征的影响;○研究转子不对中对电能质量和损耗的影响;○研究温度上升对异步电动机非线性特征的影响。什么是故障模拟实验台?你了解多少呢?北京便携式故障模拟实验台

故障模拟实验台

旋转试验台振动故障模拟综合试验台,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。 01轴承故障模拟提供内圈、外圈、滚动体及混合故障轴承各一个,进行轴承故障诊断实验。搭配使用电机控制、负载控制软件,实现近似实际工况的轴承故障诊断环境。02轴承寿命预测通过施加额定径向负载,可使得轴承在短时间内连续运转后,达到失效状态,采集多个轴承失效全过程数据,即可建立样本数据库及轴承寿命预测模型,并通过后续实验进行验证及修正。安全可靠,模块化设计,方便拆卸,高可靠性,易操作!!配置参数3马力三相异步电机,220V,50Hz供电,转速范围0-3600RPM;贵州振动故障模拟实验台进口故障模拟实验台价格是多少?

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VALENIAN的故障模拟实验台可以增加磁粉制动台来模拟轴向负载情况,通常,输出轴与磁粉制动台相连。磁粉制动台提供恒定的负载。通常,增加的载荷会产生更大的振动幅度,从而使任何齿轮缺陷更容易识别。不要让磁粉制动台在高于75℃的表面温度下工作。磁粉制动台已经安装好,并将风扇引安装在磁粉制动台上方以改善其散热状况,可能会延长工作时间。电机的电流随负载的变化很大。安装磁粉制动台使电机的电流可以从无负载变为150%或更高,并且可以通过将负载调节到任意大小来测试电机。

VALENIAN的故障模拟实验台使用注意事项及常见故障排除在将电源线连接到实验台之前,请关闭前面板上的所有开关,然后将控制旋钮按逆时针方向转到蕞小位置。将单相220V电源线连接到电源插座。使用足够粗的电源线和接地端子。满载时,流过的电流大约是7A,电源开关打开时,前面板上的显示屏会亮起,电机变频台会亮起,打开电动机运行/停止开关并将RPM旋钮按顺时针方向转动来操作实验台。转动RPM旋钮设置正确的速度并打开磁粉制动台开关。你可以感受到负荷。通过沿顺时针方向转动磁粉制动台调节旋钮来调节负载大小,如有必要,打开油泵开关以使油液循环。机械转子适用于基于诊断技术、 润滑条件、磨损颗粒分析的齿轮箱动力学和噪声特性的研究。

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机械故障轻则影响产品质量,重则导致停产,影响整个生产过程。基于状态监测的预知维护在故障发生前发现故障并采取相应措施,是保障设备正常运行、避免经济损失的有效手段。预知维护技术主要依赖于准确、有效的振动信号采集,并对其进行分析,提取振动特征,构建与设备状态的映射关系。针对科研项目,VALENIAN教学设备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。可以根据需要预设模拟各种单一和混合故障,是学习与研究机械故障诊断的蕞佳工具。国产机械故障模拟实验台和进口有什么区别?宁夏高速故障模拟实验台

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?北京便携式故障模拟实验台

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。北京便携式故障模拟实验台

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