VALENIAN-PT850机械故障综合模拟试验台 

机电系统多振源共振信号的特征提取模型综合试验测试台

公司概况

瓦伦尼安（英文缩写VALENIAN）是一家位于苏州的教学设备生产企业，前身是由西班牙VALENIAN教学系统公司在中国的代表处，经过多年发展和对中国市场的不断探索为更好的为中国的高校服务，2014年瓦伦尼安（苏州）教学设备有限公司正式成立。

1 设备名称

机电系统多振源共振信号的特征提取模型综合试验测试台。

2 设备用途

支持机电系统多振动源共振信号的特征提取模型的试验测试；并为其它试验台提供实验台架等共性基础设施。本设备能够提供旋转机械和往复机械等常见设备和部件的缩比试验件（如轴承、转子、压缩机等），并可对这些设备和部件常见的典型故障进行故障模拟，提供机电系统多振源共振信号特征提取模型构建、训练和验证过程中的数据基础和验证平台基础。

在综合状态评估与健康管理模块的研制过程中，需要开展相应设备和系统的故障诊断、健康评估、健康预测等功能的研究，这需要有对应的数据作为研究支撑，但是由于综合状态评估与健康管理技术是一个新领域，现有的应用领域缺乏足够的数据积累作为研究支撑，因此需要通过建设相应的试验测试台，为各项功能、技术和算法的研究提供数据基础。

典型功能特征

●PT 850 机械诊断模拟基础单元（硬件）

√简介

为了避免严重的机器损坏和及时进行维护，必须了解机器的状况。通常可以根据其振动的类型和数值来判断机器或机器部件的状态。机械诊断系统可用于模拟某些类型的损伤，并调查其对振动频谱的影响。

PT 850基座单元允许振动测量运动（振动位移，速度和加速度中的时间/频率范围内的测量）。也可以实现刚性转子的现场平衡和轴对准。

基本单元的关键部件是机械元件（离合器，轴承座和带转子的轴），通过变频器和转速发电机的变速驱动电机，以及具有用于功率输出和速度的数字显示器的显示和控制单元。

马达基板安装在滑架上，使马达能对齐。具有定位槽的大型铝基板可以快速，灵活和精确地组装系统部件。透明的保护盖在操作过程中提供了必要的安全性，并且可以在实验过程中使系统清晰。所有零件都在存储系统中清晰布置并保护良好。

风扇叶片故障研究套件 P9（进行风扇叶片振动模拟实验）

包括：一个保护盘，一个模拟轴向力的质量盘、一根轴、三种类型的风扇叶片、轴承座以及调节装置 

实验内容 

学习风机振动测量

基于振动谱的叶片识别  动态不平衡对风机的影响 

机械摩擦故障研究套件P10（进行机械摩擦故障模拟实验 ）

包括：一个机械摩擦装置和不同材料的摩擦头

实验内容 

学习不同角度、载荷、润滑条件下典型的摩擦现象

机械摩擦对轴、轴承的振动影响

油膜涡动油膜振荡研究套件 P11（进行油膜轴承油膜涡动和油膜振荡故障模拟实验）

包括：两个可调油压的轴承座、一根轴、泵、压力计、不锈钢油罐、回路安全开关等组成的油路系统 

实验内容 

了解油膜涡动油膜振荡的信号特性

通过设置负载、调节间隙、设置油压来模拟油膜涡动和油膜振荡的瀑布图

电机故障研究套件 P12（进行感应电机故障模拟实验）

包括：转子不平衡电机

·   转子偏心电机

·   轴弯曲的电机

·   轴承故障电机（轴承外圈、内圈故障）

·   转子条故障电机（转子断裂）

·   定子绕组故障电机（匝间短路）

·   电压不平衡和单相电机

实验内容 

与电流相结合的测量分析

测量电量消耗的每个阶段识别不同类型的电机故障信号间隙对振动信号的影响 

负载对振动信号的影响 

速度对振动信号的影响 

油液循环套件-P13（齿轮箱油液润滑配置）

包括：油液循环组件一套

在正常情况下，加注机油的型号可以是80W-90 SAE齿轮，油位浸到小齿轮处即可。用户可在齿轮箱订购油循环系统。油可以以30L/min的速度流动。

学习内容

不带机油状况下的机油循环系统，以检测机油污染和金属磨损碎屑（选配）

离心泵套件 -P14（进行泵气蚀现象模拟实验）

包括：1个泵，1个水箱，1套软管。

实验内容：

观察和理解离心泵中的气蚀

频闪观测（频闪仪可作为附件使用）

通过振动分析

离心泵工作振动的研究

往复式压缩机套件-P15（进行往复式压缩机故障模拟实验 ）

包括：一个1/2马力的压缩机，和一个存储气罐，所需的气管和安装配件

故障类型：吸滤机堵，排出阀张开不灵，活塞磨损。

 实验内容：

研究往复式压缩机的故障诊断技术

了解往复式压缩机的工作性能

研究压力脉冲和排气压力对压缩机的振动影响

研究压缩机基座和内部配件振动特征和噪声

发电机套件-P16（进行往复式压缩机故障 模拟实验）

包括：两个3马力的发电机，和一个联轴器，所需的安装配件及固定螺栓

 一个转子断条的发电机

一个绕组匝间短路的发电机

实验内容：

研究发电机的故障诊断技术

了解发电机的工作性能

研究发电机故障的振动信号特征和噪声识别

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