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机械
混沌实验仪 COC-JXHD
实验内容 1、线性扭摆的自由振荡—摆轮振幅与系统固有周期 T0 的对应值的测量; 2、线性扭摆阻尼系数 β 的测定; 3、平衡状态时,非线性扭摆偏转角度的测量与调节; 4、观察非线性扭摆的多态共存现象; 5、观察非线性扭摆的混沌运动状态:单吸引子和双吸引子状态; 6、调节驱动频率,观察系统通过倍周期分岔走向混沌的过程; 7、测量非线性扭摆的幅度特性曲线。
成都华芯众合电子科技有限公司
2022-06-18
6工位
机械
式-厚板数控冲床
基本配置: 模具工位:6个 冲压频率:55次/分 加工精度:±0.10mm 加工板厚:≤10mm 夹钳: 厚板冲专用夹钳 导轨: 采用台湾TBI加宽重载导轨 丝杠: 采用台湾TBI精密滚珠丝杠 电机: 采用国内高精度伺服电机及驱动器 控制系统 KLD-V-8.0
青岛科力达机械制造有限公司
2021-09-13
机械
装调与检测实训台
机械装调与检测实训台
南昌市精鹰科教实业有限公司
2022-07-21
用于五相OWFTFSCW-IPM电机的匝间短路
故障
检测方法
本发明公开了一种用于五相OW FTFSCW?IPM电机的匝间短路故障检测方法,包括以下步骤:步骤1:采用电流传感器检测到的五相绕组中的实际电流;步骤2:利用转矩计算公式得到电机的估算转矩值;步骤3:通过转矩传感器测得此时电机的实际转矩输出值;步骤4:将电机的实际输出转矩与估算转矩进行相减,得到转矩偏差;步骤5:将转矩偏差通过滤波器滤除交流分量,得到转矩偏差中的直流分量,如果有直流分量的存在则判断发生了匝间短路故障。本发明提供的方法实现比较简单,对控制器要求不高,计算量小,有利于工程实现;该方法可以在电机动态过程中有效地检测出匝间短路故障的发生,操作简单,误判率低。
东南大学
2021-04-11
基于信息融合的传感器
故障
的智能在线诊断技术
该项目以基于信息融合的故障诊断技术为背景,研究传感器故障诊断相对于一般故障诊断的特殊性及其已有的各种方法的内在联系,建立能够融合主要诊断方法、具有广泛适应性的诊断框架体系。主要研究内容包括:故障诊断的对象由单个传感器变为传感器系统;故障诊断的技术由单一方法转变为适应传感器不同过程的相应方法共同作用;为传感器故障的在线检测与信号恢复提供一致的方法;对可能的故障传感器,利用正常工作的传感器信息,恢复其性能。
武汉工程大学
2021-04-11
一种基于小波差分算法的电缆
故障
测距方法
发明专利 “ 一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法应用于电力电缆在线故障定位 ” ,证书证号 955827 ,专利号 ZL 2010 1 0235507.7 。该方法用于电力电缆的在线故障测距。
西安科技大学
2021-04-11
基于Kriging模型的风力机齿轮箱
故障
诊断方法
成果简介:本发明公开了一种基于Kriging模型的风力机齿轮箱故障诊断方法。本发明具有诊断结果快速准确、非线性拟合效果好、使用灵活、计算量小的优点,能够为实现风力机齿轮箱故障在线诊断奠定基础。市场预测:2015年全国(除台湾地区外)新增安装风电机组16740台,新增装机容量30753MW,同比增长32.6%;累计安装风电机组92981台,累计装机容量145362MW,同比增长26.8%。同时,随着风电机组运营时间累积,
长沙理工大学
2021-01-12
一种电力系统
故障
录波格式转换方法
本发明公开了一种电力系统故障录波格式转换方法,读取数据 信息文件,从文件中获取当前数据的格式特征;根据格式特征判断当 前数据格式;根据当前数据格式获取数据的通道总数 Sum、模拟量通 道总数 nASum、状态量通道总数 nDSum;获取选择的通道号 nID,根 据 nID 查询数据文件对应的通道信息;将数据归一化;获取信息文件 中的录波开始时间及用户自定义的开始时间,获取用户自定义的频率, 对数据进行时间及频率的变换;获取用户选择转换的数据格式,将数 据转化指定格式。本发明可以克服故障录波器来自不同
华中科技大学
2021-04-14
基于网络的大型机电装备远程运行监视和
故障
诊断
重点围绕实施大型机电设备预测性的状态检修需要,建立设备状态劣化监测模型,在线评价设备健康状态。采用自动逻辑推理的自主故障诊断方法,结合专家人机交互方式进行观察、推理的人工诊断方式,形成更准确全面的故障原因分析和故障定位。根据状态评价和故障定位结果,自动给出设备维修建议的方法。利用长期积累的设备试验、运行、故障前后的各种状态数据,进行设备状态劣化模型、故障诊断模型的更新和修正方法。基于Internet的远程协作诊断机制,遇到疑难问题时邀请多领域专家进行在线会商。可以用于机电设备、水电机组、风力发电机组
扬州大学
2021-04-14
轨道交通供电系统
故障
预测与健康管理(PHM)系统
本成果来自国家级、省部级科技计划项目和有重大应用前景的横向项目,已登记软件著作权1项,公开发明专利4项,知识产权属于西南交通大学。该系统通过利用各类传感器采集供电系统中关键设备的状态数据及服役环境信息,借助信号处理、信息融合及智能推理算法对系统进行故障预测与健康状态管理,在短时间尺度上进行故障预测与快速诊断、在中时间尺度上进行健康评估与剩余寿命预测、在长时间尺度上进行系统可靠性评估与风险评估,并根据健康状态制定系统的状态维修策略,保障轨道交通系统的安全可靠、经济高效运行。
西南交通大学
2016-06-27
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