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智能预警超限报警根据标准设定报警阈值，当测量值超过阈值即发出相应的报警（规则I）变化率报警对变化率设定阈值，测量值虽然没超限但变化率超限，发出相应报警（规则II）趋势预警基于自适应阈值检测方法，可随工况变化自适应的调节阈值，能够有效减少由于固定阈值所引起的误检测和漏检测问题，实时工作状态●用户可实时观察和了解被监测对象当前各种故障的诊断情况以及所对应的特征值数据●***显示被监测对象各种故障的现象描述、判断依据、参考图谱、实时图谱以及诊断结果等信息，供用户参考比对●当系统发出故障预警时，用户可参考系统提供的各种参考信息，进一步综合判断被监测对象的故障状态●实时工作状态采用word文档页面展示，可以供第三方软件通过WebAPI接口直接调用，故障机理研究模拟实验台是科学探索的重要工具。宁夏设备故障机理研究模拟实验台

航空发动机双转子系统叶片-机匣碰摩故障模拟，Faultsimulationofblade-casingrubbingfordual-rotorsystemofaero-engines叶片-机匣碰摩严重影响航空发动机的性能、可靠性及安全性。考虑叶片-机匣碰摩、轴承非线性、联轴器不对中及高低压转子不平衡，利用有限元法建立双转子系统的非线性动力学模型；然后利用模态综合法缩减系统自由度，数值求解降阶模型的非线性振动响应，分析叶片-机匣碰摩故障响应特征。数值与实验结果表明：航空发动机双转子系统为多激励非线性系统，系统振动响应频率成分复杂，包括高低压转轴频率、多倍频、组合频率及其他复杂频率；当叶尖间隙较大时，叶片-机匣碰摩可能为局部碰摩，故障特征频率为叶片通过频率及其倍频，并在叶片通过频率两侧存在高低压转轴频率的调制边频带；当叶尖间隙较小时，叶片-机匣碰摩可能发生全周碰摩，呈现出由干摩擦引起的强烈自激振动。研究结果可为航空发动机双转子系统的叶片-机匣碰摩故障诊断及叶尖间隙设计提供一定参考。宁夏设备故障机理研究模拟实验台怎样保证故障机理研究模拟实验台的实验数据的准确性和可靠性?

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

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