| 1kw汽油發(fā)電機(jī)手提式小型發(fā)電機(jī) |
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價(jià)格：10 元(人民幣) | 產(chǎn)地：上海 |
| 最少起訂量：1臺(tái) | 發(fā)貨地：上海 | |
| 上架時(shí)間：2018-05-17 14:04:48 | 瀏覽量：176 | |
薩登實(shí)業(yè)（上海）有限公司
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| 經(jīng)營(yíng)模式：生產(chǎn)加工 | 公司類型：其他有限責(zé)任公司 | |
| 所屬行業(yè)：汽油發(fā)電機(jī)組 | 主要客戶：國(guó)內(nèi) | |
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| 聯(lián)系人:彭經(jīng)理 (小姐) | 手機(jī):17765131837 |
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1kw汽油發(fā)電機(jī)手提式小型發(fā)電機(jī)
純正玄波，輸出穩(wěn)定，重量輕13公斤，手提式靜音汽油發(fā)電機(jī)。最大功率1200瓦，經(jīng)過ISO9001質(zhì)量認(rèn)證
 近年來(lái)，全球風(fēng)電產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，然而薩登發(fā)電機(jī)組的維護(hù)成本一直居高不下， 這嚴(yán)重制約了風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。薩登發(fā)電機(jī)工作環(huán)境極為復(fù)雜，受風(fēng)速波動(dòng)、負(fù) 載變化等影響，其振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)、非線性、時(shí)變等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的故障診斷方法， 極少考慮風(fēng)力發(fā)電機(jī)的復(fù)雜工況條件對(duì)其動(dòng)態(tài)特征的影響，針對(duì)這一問題，本文提出 基于狀態(tài)變化過程和多傳感器融合的復(fù)雜工況下風(fēng)力發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障定量分析 與診斷方法。 針 對(duì) 薩登 發(fā) 電 機(jī) 組 關(guān) 鍵 部 件 故 障 定 量 分 析 與 診 斷 問 題 ， 提 出 一 種 基 于 Hilbert-Huang 變換和信息熵的故障定量分析與診斷方法—— Hilbert 空間特征熵方法， 首先應(yīng)用 Hilbert-Huang 變換方法對(duì)信號(hào)時(shí)頻空間進(jìn)行劃分，進(jìn)而對(duì)得到的信號(hào)在瞬時(shí) 時(shí)頻空間上的能量分布矩陣做奇異值分解，最后定義了信號(hào)在瞬時(shí)時(shí)頻劃分下的 Hilbert 空間特征熵。此外，為提高時(shí)頻空間劃分的精度，提出了一種改進(jìn) Hilbert-Huang 變換端點(diǎn)效應(yīng)問題的自適應(yīng)算法。為驗(yàn)證該算法，利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)設(shè)計(jì)不平衡 - 碰摩、 松動(dòng) - 碰摩兩種常見的轉(zhuǎn)子碰摩耦合故障實(shí)驗(yàn)，采集了不同轉(zhuǎn)速下轉(zhuǎn)子故障信號(hào)，應(yīng)用 Hilbert 空間特征熵分析測(cè)試數(shù)據(jù)，用故障信號(hào)熵值隨轉(zhuǎn)速變化的熵值曲線來(lái)描述轉(zhuǎn)子 故障的程度和類型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)轉(zhuǎn)子碰摩耦合故障的定量分析與診斷。 針對(duì)復(fù)雜工況下的薩登發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障診斷問題，首先對(duì)不同工況下風(fēng)力 發(fā)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了振動(dòng)分析。分析了風(fēng)力發(fā)電機(jī)控制策略對(duì)其振動(dòng)的影響，進(jìn)而 對(duì)不同風(fēng)速、不同負(fù)載條件下風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了分析，從時(shí)域、頻域、 時(shí)頻域、 Hilbert 空間特征熵等多個(gè)角度對(duì)不同工況下薩登發(fā)電機(jī)軸承的振動(dòng)信號(hào)特征 進(jìn)行了研究，總結(jié)了風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)隨風(fēng)速、負(fù)載變化的規(guī)律。 在此基礎(chǔ)上，分別對(duì)薩登發(fā)電機(jī)中的軸承故障和齒輪箱故障的程度和狀態(tài)問題進(jìn) 行了研究。給出了考慮風(fēng)速影響的軸承振動(dòng)模型，從時(shí)域及時(shí)頻域的角度，對(duì)不同風(fēng) 速下，正常軸承和故障軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了比對(duì)分析。應(yīng)用 Hilbert 空間特征熵對(duì)不同 風(fēng)速下的軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，通過比較正常軸承與故障軸承振動(dòng)信號(hào) Hilbert 空間 特征熵值隨風(fēng)速變化的曲線，可以直觀的判斷出軸承故障。進(jìn)而應(yīng)用 Hilbert 空間特征 熵方法對(duì)軸承故障前一個(gè)月的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明，該法能有效的定量 描述軸承故障程度變化的過程，并能根據(jù)其熵值突變的時(shí)間點(diǎn) |
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