VALENIAN可以模擬多種旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動情況，并可以通過INV306U數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與INV1612型多功能柔性轉(zhuǎn)子系統(tǒng)對系統(tǒng)振動情況進(jìn)行采集、測量與分析。該系統(tǒng)可以進(jìn)行轉(zhuǎn)子動平衡、臨界轉(zhuǎn)速、油膜渦動、摩擦振動、全息譜和非線性分岔圖等實驗，是一套非常適合于科研、教學(xué)和培訓(xùn)演示的轉(zhuǎn)子實驗系統(tǒng)。旨在提供一個多用途，綜合型的系統(tǒng)平臺，為從事轉(zhuǎn)子動力學(xué)教學(xué)和研究的人員有針對性的深入研究創(chuàng)造良好的實驗與分析條件。昆山漢吉龍測控技術(shù)有限公司HOJOLO故障機(jī)理研究模擬實驗臺的研究具有重要的學(xué)術(shù)價值。上海HOJOLO故障機(jī)理研究模擬實驗臺

RFT1000柔性轉(zhuǎn)子測試臺主要由，底座，驅(qū)動電機(jī)、聯(lián)軸器、光電傳感器支架、兩跨支撐滑動軸承、轉(zhuǎn)子盤、摩擦支架、潤滑油杯。對于某一轉(zhuǎn)速下的六種轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)，所提模型辨識精度較高，然而實際情況下旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)子運轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)速并不***，并會受到速度波動的干擾。因此，需要對本章模型在不同工況下轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)的適用性進(jìn)行驗證。通過多通道對旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行信號采集，能獲取較為豐富的機(jī)械設(shè)備故障信息，有利于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的實施。所提ME-ELM方法以集成學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，利用各通道采集信號的差異性構(gòu)建集成模型，通過相對多數(shù)投票法從決策層融合的角度對多通道故障信息進(jìn)行融合，相較于單通道ELM模型有較高辨識精度和較好穩(wěn)定性。對比常用的故障診斷分類模型，ME-ELM仍具有較高辨識精度，并且適用于不同工況故障數(shù)據(jù)，能夠很好適用于多信號采集通道監(jiān)測的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。上海HOJOLO故障機(jī)理研究模擬實驗臺故障機(jī)理研究模擬實驗臺是研究故障與材料性能關(guān)系的重要工具。

Wind-turbinesimulator（風(fēng)力渦輪模擬器）Geardrivesimulator（齒輪箱傳動模擬器）ElectricalAnalysisSimulator（電氣分析模擬器）CustomizedSimulator（定制模擬器）DynamicVibrationSimulator（動態(tài)振動模擬器）MachinerydiagnosisSimulator（機(jī)械診斷模擬器）Vibration&RemoteConditionMonitoringTestBench（振動和遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測試驗臺）VibrationAnalysisTrainingSystem（振動分析培訓(xùn)系統(tǒng)）mechanicalbearinggearfaultsimulationtestbed（機(jī)械軸承齒輪故障模擬試驗臺）VibrationAnalysisandShaftAlignmentTrainingBench（振動分析與對中訓(xùn)練臺）Rotatingmachineryvibrationanalysisandfaultdiagnosisexperimentalplatform（旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動分析與故障診斷實驗平臺）

瓦倫尼安實驗臺主要用于高速旋轉(zhuǎn)軸系的轉(zhuǎn)子動力學(xué)驗證研究，配合多通道振動數(shù)據(jù)采集器，上位機(jī)軟件，電渦流傳感器，振動加速度傳感器，激光轉(zhuǎn)速計，冷卻水循環(huán)系統(tǒng)使用。，多通道信號能夠更加***地表征旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運行狀態(tài)，因此融合多傳感器信號采集通道的診斷方法相較于單通道方法更能準(zhǔn)確判斷機(jī)械故障。針對利用單信號采集通道實施故障辨識方法的識別精度較低問題，提出一種融合多通道信息的集成極限學(xué)習(xí)機(jī)模式辨識方法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。首先通過布置在機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵部位的多個信號采集通道獲取振動信號，并對各通道信號分別提取相同特征，構(gòu)建與通道相對應(yīng)的特征集；其次將各特征集劃分為訓(xùn)練、測試集并分別構(gòu)建及測試極限學(xué)習(xí)機(jī)，實現(xiàn)信號采集通道與分類模型的一一對應(yīng)；***采用相對多數(shù)投票法對各極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸出進(jìn)行整合得到集成模型，從決策層角度實現(xiàn)多通道的信息融合，并輸出機(jī)械設(shè)備故障診斷結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該方法相較于利用單通道信號的極限學(xué)習(xí)機(jī)具有較好穩(wěn)定性及較高辨識精度。關(guān)鍵詞：故障診斷；多通道；集成學(xué)習(xí)；極限學(xué)習(xí)機(jī)；故障機(jī)理研究模擬實驗臺的實驗過程需要嚴(yán)謹(jǐn)對待。

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