
旋转机械振动监测及故障诊断张正松Ggle图书搜索图片地图新闻云端硬盘日历翻译相册更多视频更多帮助高级图书搜索帮助高级图书搜索高级图书搜索图书bksggle本书介绍了本学科所涉及的问题性质及范畴、传感器的基本技术、常用测试分析仪器的基本原理及基础知识、转子轴承动力学的基本理论等hlzhCNidpFPCAAAACAAJutmsurcegbgplusshare旋转机械振动监测及故障诊断bksggleinEnglish2012Ggle。
《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》是由科学出版社出版的。前言第1章绪论11引言12机械故障诊断的发展13机械故障诊断的分类与方法14机械故障诊断的主要环节15基于振动分析的机械故障诊断参考文献第2章机械状态监测中的振动信号测量与分析方法21机械振动的基本原理211振动方程212转子系统的振动213振动监测的主要参数214振动监测的测试系统22振动信号的传感测量仪器221振动传感器概述222压电式加速度计223电涡流式位移传感器224电荷前置放大器225滤波器23振动信号的计算机采集与处理231AD转换232采样控制与信号处理233转子试验台振动信号的计算机测试系统举例24本章小结参考文献第3章机械故障振动信号的特征提取方法31信号的时域分析311随机变量及其相关概念312随机信号的基本理论313信号的参数估计与假设检验314信号时域分析的数值计算32信号的频域分析。
创店时间20110116店铺介绍店铺125433526所在地未选择商品数量245434规格16开精装1册出版社编委会上架日期2010年10月定价298元全新免邮黄志坚高立新廖一凡主编内容简介机械故障监测与诊断的任务是对振动信号进行特征参数提取,并依据特征参数进行设备正常与否的分析以及对特征参数序列进行数据解释,同时将故障信息传递、显示,并通过适当途径报警、处理。本书结合大量实例,系统地介绍了现代机械设备振动故障监测与诊断及故障排除理论与方法。全书共12章,分上、下两篇。第15章为上篇,主要介绍振动基础理论、机械设备振动测试诊断基本方法第612章为下篇,分别介绍各类重要机械设备振动故障及监测、诊断与排除方法。本书的读者主要是企业广大机械动力设备维修工程技术人员,振动仪器仪表设计开发与制造专业技术人员,大中专院校相关专业的学生与教师。上篇机械振动及测试、诊断与监测基本理论与。
《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》以振动分析为主要手段,理论与实际相结合,介绍了现代机械故障诊断的有关理论、技术与方法。主要内容包括机械振动的基本原理,振动信号的传感与测量,振动信号分析与处理的基本理论与方法,振动故障信号特征提取的时域、频域以及时频域分析方法,典型机械系统的故障模式,振动故障诊断的统计分析方法,基于模型的振动故障定量诊断方法,以及智能化诊断和网络化诊断等理论与技术。《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》还附有必要的计算程序。《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》可供从事机械故障诊断及其相关研究的科技人员参考,也可供机械工程和动力工程等相关学科的教师、研究生和高年级本科生阅读。查看全部韩清凯1969年3月生,博士。东北大学机械工程与自动化学院教授、博士生导师,机械设计及理论研究所所长。曾在美国阿克伦大学做访问学者2009年,在英国谢菲尔。
联系人范雪飞先生来电时请说是从仪器交易网看到我的在线留言公司地址中国江苏镇江市京口区经济开发区经五路三号是否提供加工定制是类型教学、故障诊断品牌千鹏型号QPZZII测量范围501275外形尺寸1200*800mm适用范围实验、教学QPZZⅡ系统可快速模拟旋转机械多种状态及振动,可进行各种状态的对比分析及诊断特别是各种齿轮轴不对中的模拟试验方法属世界首创。该系统广泛应用于高校、工矿、科研院所的科研、教学、产品开发及人员培训等。日本国际协力机构至今一直使用类似的平台对国际设备诊断高级工程师进行培训,获得良好的效果。该平台得到了北京化工大学高金吉院士的认可,填补国内诊断实验研究空白,现已应用于国内几十所高校。a、滚动轴承故障模拟可方便的将被测部分的轴承更换成有缺陷的轴承。可模拟的故障有轴承内圈损伤、外圈损伤、滚珠损伤,轴承安装不良,轴承与轴承座之间的松动。b、齿轮故障模拟通过更换。
产品简介ZHCK8000系列包含在线监测振动系统和机械振动故障分析系统,是株洲市中航测控技术有限公司研发的,对汽轮机、水泵、压缩机、风机、电机、水轮机以及齿轮箱等进行在线监测和实时分析详细了解请致电咨询本公司为你提供优质产品和相关技术解决方案欢迎致电株洲市中航测控技术有限公司了解该产品详细情况本公司为您提供优质解决方案详细介绍系统构成ZHCK8000一体化工作站系统是一个基于计算机和单片机的集散型主从分布式振动监测故障诊断系统。该系统一般由采集站智能数据采集箱,也称下位机及工作站上位机组成,二者通过网络集成。采集站实时采集各种信号,并进行分析、存储和显示。采集站只能作波形、频谱和趋势等简单分析,而其他复杂的分析和故障诊断就要在工作站才能进行,这种分工最大限度地简化采集站上的操作,保证其数据采集和存储的可靠性。工作站可为任何处于控制室、办公室甚至远在千里之外的的运行Windw。
摘要目前绝大多数旋转机械的故障诊断方法都是依靠提取振动波形中的特征量来进行诊断。振动信号的分析往往是针对特定测点在某一瞬间采集的一段波形,因此它是状态的一种表现。如果产生故障,在某一状态下,振动波形不一定含有明显的故障信息,或故障信息被淹没在其他信息中。这时,依靠随机抽取的状态信息来进行故障诊断的方法就不能很好区分这些故障。但是,如果故障发生,一定会有所表现。一种故障在某一时刻或某一状态下引起的振动表现具有一定的分散性和随机性,但在一个过程中却有其规律性。以信息熵方法为基础,通过定义一个全新的判别指标信息来描述振动过程的这种变化规律,从而提出一种基于过程的信息故障诊断的新方法。旋转机械信息熵信息融合故障诊断过程信息中图分类号TK26DOI103901JME200911065国家自然科学基金资助项目50775083。20081111收到初稿,20090501收到修改稿作。