优化设备诊断
设备异常诊断与分析
设备异常诊断与分析设备在使用过程中，有时会出现各种异常情况，如故障、损坏、不良运行等。
对于这些异常情况，需要进行诊断与分析，以找出问题原因并解决。
一、诊断设备异常1.观察异常现象：首先要观察设备出现的异常现象，如噪音、振动、温度异常等。
通过观察可以初步判断异常类型和严重程度。
2.收集相关数据：在诊断设备异常时，需要收集相关的数据和信息，如设备运行参数、报警记录、设备使用历史等。
通过这些数据可以从不同角度分析异常原因。
3.使用工具进行分析：根据设备类型和异常情况，可以采用不同的工具进行分析。
例如，可以使用信号分析仪、红外热像仪等设备进行数据采集和分析，以获取更准确的异常信息。
4.查看设备手册和技术资料：设备的手册和技术资料通常包含了设备的结构、工作原理、维修方法等内容，可以通过查看这些资料来帮助判断设备异常的原因。
二、分析设备异常原因1.故障排除：通过诊断设备异常后，可以进行故障排除，即通过逐步排除可能原因来找出故障点。
可以采用故障树分析法、故障模式与影响分析法等方法，以帮助确定故障原因。
2.分析关键参数：设备异常常常与一些关键参数相关，如温度、电流、压力等。
通过分析关键参数的变化，可以找出异常原因。
3.专家经验和知识：设备异常分析也需要借鉴专家的经验和知识。
经验丰富的技术人员可以根据以往的类似案例，提供解决问题的思路和方法。
4.参考行业标准和规范：设备异常的分析也可以参考行业标准和规范。
行业标准和规范通常包含了设备运行的基本要求和技术规范，可以用作分析设备异常的参考依据。
三、解决设备异常问题1.修复设备故障：通过分析设备异常原因后，可以针对性地采取相应的修复措施。
这可能包括更换元件、调整参数、修复设备等。
2.改进设备设计：在解决设备异常问题的同时，也可以思考如何改进设备的设计，以提高设备的可靠性和性能。
通过改进设备设计，可以减少设备异常的发生频率。
3.优化设备维护计划：设备的维护对于预防设备异常问题非常重要。
设备故障预测与诊断模型的建立与优化
设备故障预测与诊断模型的建立与优化随着企业的发展和生产规模的扩大，设备故障对生产效率和成本控制的影响越来越大。
为了提高设备可靠性和降低维修成本，建立和优化设备故障预测与诊断模型变得尤为重要。
本文将介绍设备故障预测与诊断模型的建立和优化的具体方法和步骤。
第一步，数据采集与准备。
设备故障预测与诊断模型的建立首先需要收集设备的历史运行数据。
这些数据可以包括设备的传感器数据、操作记录、维修记录等。
数据采集需要确保数据的完整性和准确性，可以使用物联网技术和传感器来实时采集设备数据。
同时，还需要对采集到的数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值，并进行特征工程，提取出与设备故障相关的特征。
第二步，特征选择与提取。
在设备故障预测与诊断中，选择合适的特征对模型的准确性起着至关重要的作用。
特征选择可以通过各种统计方法和机器学习算法来实现。
常用的特征选择方法包括相关系数分析、方差分析、主成分分析等。
此外，还可以利用专业知识和经验来选择与设备故障相关的特征。
特征提取可以通过数学方法和信号处理技术来实现，例如傅里叶变换、小波变换等。
第三步，模型建立与训练。
在设备故障预测与诊断中，常用的建模方法包括传统的统计模型和机器学习模型。
传统的统计模型如回归分析、时间序列分析等可以用于对设备故障进行预测。
机器学习模型如支持向量机、决策树、神经网络等可以对设备故障进行分类和诊断。
模型的选择和建立需要考虑到数据的特征和问题的具体要求。
在模型建立之后，需要对模型进行训练，并使用交叉验证等方法来评估模型的性能和准确性。
第四步，模型优化与验证。
设备故障预测与诊断模型的优化是一个迭代的过程。
根据模型在训练和验证集上的表现，可以进行参数调整和特征优化。
调整模型的参数可以通过网格搜索等方法来实现，而特征优化可以通过增加新的特征或者删除无关特征来实现。
在模型优化之后，需要对模型进行验证，使用新的数据集或者现场测试数据来验证模型的泛化能力和实际应用效果。
设备优化调试
设备优化调试
介绍
设备优化调试是指通过对设备进行各种调试和优化操作，以提高设备的性能和功能。
本文档将介绍设备优化调试的重要性、常见的调试方法和注意事项。
重要性
设备优化调试对于确保设备的正常运行和性能提升至关重要。
通过对设备进行调试和优化，可以发现和解决潜在的问题，提高设备的稳定性和可靠性，提升设备的工作效率和生产能力。
常见调试方法
1. 硬件调试：检查设备的硬件部分是否正常工作，包括检查连接线路、电源供应、传感器等。
2. 软件调试：检查设备的软件部分是否正常工作，包括固件更新、驱动程序安装、软件配置等。
3. 性能优化：通过调整设备的参数和配置，提高设备的性能和响应速度，减少资源占用。
4. 故障排除：通过分析设备的日志和错误信息，找出设备故障
的原因，并进行修复。
注意事项
1. 在进行设备优化调试之前，务必备份重要的数据和配置，以
防调试操作导致数据丢失或设备无法正常启动。
2. 在调试过程中，遵循设备制造商提供的调试指南和操作手册，以确保调试操作的正确性和安全性。
3. 谨慎使用调试工具和命令，避免对设备造成不可逆的影响或
损坏。
4. 定期进行设备优化调试，以保持设备的最佳状态和性能。
以上是关于设备优化调试的简要介绍和注意事项。
通过认真进
行设备优化调试，可以提高设备的性能和稳定性，确保设备的正常
运行。
基于机器学习的机械设备故障诊断与维修优化
基于机器学习的机械设备故障诊断与维修优化近年来，随着科技的不断发展，机器学习技术在各个领域应用广泛。
机械设备是生产过程中不可或缺的重要组成部分，然而由于长时间运行和各种外部因素的影响，机械设备的故障和维修成本成为制约生产效率和质量的关键问题。
本文将探讨如何基于机器学习来进行机械设备故障诊断与维修优化。
一、机器学习在机械设备故障诊断中的应用在传统的设备故障诊断中，通常需要依靠工程师的经验和专业知识来判断设备故障类型和原因，这种方法存在主观性较强、容易发生误判的问题。
而机器学习技术的应用可以提高故障诊断的精确性和效率。
1. 数据采集与处理：首先，需要采集机械设备的传感器数据，包括温度、压力、振动等参数，这些数据可以用于分析设备的运行状态和健康状况。
然后，通过数据处理和特征提取，将原始数据转化为有意义的特征向量，为后续的故障诊断提供输入。
2. 模型训练与建立：基于采集的数据，可以使用机器学习算法来建立故障诊断模型。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
通过对大量样本数据的训练，模型可以学习到数据的内在规律和故障特征，从而实现对未知样本的准确预测。
3. 故障诊断与提示：通过训练好的模型，可以将实时采集的设备数据输入模型，进行故障诊断。
模型可以根据设备状态和历史数据提供故障提示，帮助工程师快速定位设备故障原因，并采取相应的维修措施，从而降低维修时间和成本。
二、机器学习在机械设备维修优化中的应用在机械设备维修过程中，如何优化维修策略和提高维修效率也是一个重要的问题。
机器学习技术可以通过建立维修优化模型，提供针对性的维修建议。
1. 维修历史分析：通过机器学习算法对设备维修历史数据进行分析，可以找出不同故障类型的共同特点和规律。
这些规律可以为维修过程中的决策提供参考，例如判断设备是否需要更换特定部件、维修时长的估计等。
2. 维修策略优化：基于设备使用情况和维修历史数据，可以建立维修决策模型。
该模型可以通过机器学习算法优化维修策略，包括维修时间、维修方式、维修人员分配等，以达到最佳的维修效果和资源利用。
风电齿轮箱的故障诊断与预警系统优化
风电齿轮箱的故障诊断与预警系统优化随着风能的被广泛应用，风电齿轮箱作为核心部件之一，承受着巨大的负荷和高速旋转的工作环境，极易产生故障。
为了提高风电齿轮箱的可靠性和运行效率，故障诊断与预警系统的优化显得尤为重要。
一、风电齿轮箱故障诊断方法的研究及应用风电齿轮箱的故障主要包括齿面损伤、轴承故障、齿轮间隙变化等。
传统的故障诊断方法主要依靠人工检测和经验判断，准确性和可靠性有待提高。
近年来，随着信息技术的发展，基于物理模型和机器学习的故障诊断方法受到了广泛关注。
在物理模型方面，通过建立齿轮箱的数学模型，结合实测数据进行故障诊断。
例如，利用有限元分析方法，研究齿轮齿面损伤与振动信号之间的关系，通过振动信号的频谱分析和时域参数提取，可以准确判断齿面损伤的位置和程度。
在机器学习方面，基于神经网络、支持向量机等算法的故障诊断方法被广泛应用。
通过将大量的故障样本输入模型进行训练，使其具备了较强的识别和判定能力。
这种方法可以有效地检测齿轮箱中的各种故障类型，并给出准确的故障预警。
二、风电齿轮箱故障诊断与预警系统的优化尽管现有的故障诊断与预警系统具备了一定的诊断能力，但仍然存在一些问题，如误报率高、漏报率大等。
为提高系统的准确性和可靠性，优化风电齿轮箱故障诊断与预警系统是至关重要的。
1. 数据采集与特征提取优化故障诊断与预警系统首先要解决的问题是数据采集与特征提取。
通过安装各种传感器，实时采集齿轮箱振动、温度、压力等参数，并利用信号处理和特征提取方法提取有用的信息。
例如，利用小波变换、功率谱密度等方法，可以获取到振动信号中的故障特征频率和幅值，从而准确判断故障类型。
2. 故障诊断与分类模型的建立在数据采集和特征提取的基础上，通过建立故障诊断与分类模型，实现对风电齿轮箱故障的自动诊断。
模型的建立可采用监督学习的方法，通过训练集的样本数据，建立起故障类型与振动信号特征之间的映射关系。
同时，模型需要具备较强的通用性，能够适应不同型号和工况的风电齿轮箱。
性能优化问题诊断报告
性能优化问题诊断报告性能优化问题诊断报告为了解决系统性能问题，我们进行了一系列的诊断和分析，并得出以下报告。
问题描述：在使用系统进行大量数据处理时，系统出现了明显的性能下降。
具体表现为系统响应时间延长、数据处理速度变慢等。
诊断过程及结果：1. 系统配置检查：我们首先检查了系统的硬件配置和网络环境。
系统的硬件配置达到了最低要求，并且网络连接正常。
2. 系统日志分析：我们分析了系统的日志文件，并发现了一些异常信息。
具体来说，有大量的资源竞争和死锁现象。
3. 数据处理流程分析：我们仔细分析了系统的数据处理流程，并发现了一些潜在的问题。
具体来说，数据处理过程中存在着大量的重复计算和多次数据读取的情况。
根据以上的诊断结果，我们得出了以下的优化方案：优化方案：1. 系统优化：针对系统资源竞争和死锁问题，我们建议对系统进行优化。
可以采取一系列的措施，如增加系统资源、调整系统配置以提高系统的并发能力，并使用锁机制避免资源竞争和死锁。
2. 数据处理优化：针对数据处理过程中的重复计算和多次数据读取问题，推荐进行数据缓存和计算结果缓存。
通过使用缓存可以避免重复计算和多次读取的情况，从而提高数据处理速度。
3. 算法优化：在数据处理过程中，我们还发现了一些算法上的优化空间。
建议对算法进行优化，减少不必要的计算和数据访问操作，提高算法的效率。
4. 性能测试及监控：为了持续优化系统性能，建议进行性能测试和监控。
通过性能测试可以及时发现系统性能问题，并进行针对性的优化。
同时，通过性能监控可以实时监测系统的运行情况，及时调整优化策略。
结论：经过诊断和分析，我们发现系统性能问题主要是由于资源竞争、死锁、重复计算和多次数据读取等原因导致的。
通过采取优化方案，我们可以有效地解决这些问题，并提高系统的性能。
建议按照优化方案逐步进行优化，并持续进行性能测试和监控，以确保系统的稳定和高效运行。
以上是本次性能优化问题的诊断报告，希望对解决系统性能问题有所帮助。
利用机器学习技术优化石油化工设备故障预测与诊断
利用机器学习技术优化石油化工设备故障预测与诊断利用机器学习技术优化石油化工设备故障预测与诊断摘要随着石油化工行业的快速发展，石油化工设备的故障预测和诊断变得越来越重要。
传统的故障预测方法通常基于规则和经验，但由于石油化工设备的复杂性，传统方法往往无法提供准确的预测和诊断。
因此，利用机器学习技术来优化石油化工设备故障预测与诊断成为了一种有前景的方法。
本文将介绍机器学习技术在石油化工设备故障预测与诊断中的应用，并讨论其优势和局限性。
1.引言石油化工设备的故障对生产效率和安全性产生了严重的影响。
因此，及时准确地预测和诊断设备故障成为了提高运营效率和降低生产成本的重要手段。
传统的故障预测方法通常基于规则和经验，但它们无法处理设备的高度非线性和复杂性。
机器学习技术因其对大量数据的学习和自动调整能力而成为进行石油化工设备故障预测与诊断的理想选择。
2.机器学习技术在石油化工设备故障预测与诊断中的应用2.1 数据采集与预处理为了进行机器学习模型的训练和预测，首先需要采集和处理设备的运行数据。
传感器可以收集设备的温度、压力、流量等信息，并将其转换为数字信号。
然后，预处理方法如滤波、降噪等可以用来去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量。
2.2 特征提取与选择在机器学习模型中，特征是用来描述设备状态的指标。
特征提取和选择的目标是从大量的输入数据中选取最相关和最具代表性的特征。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）和小波变换等。
特征选择方法如卡方检验、互信息等可以排除掉与故障无关或冗余的特征。
2.3 模型训练与优化机器学习模型是利用历史数据进行训练并用来进行预测和诊断的工具。
常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
在模型训练过程中，一般采用交叉验证和网格搜索等方法来选择最优的参数，并避免过拟合和欠拟合等问题。
2.4 故障预测与诊断通过训练好的机器学习模型，可以对新的观测数据进行故障预测和诊断。
视频诊断优化方案
视频诊断优化方案引言随着科技的不断进步和网络的快速发展，视频诊断已成为当今医疗行业中一个重要的技术应用。
视频诊断通过网络传输病人的图像和声音，使医生能够远程诊断病情并提供治疗建议。
然而，目前视频诊断仍面临一些挑战，包括网络延迟、视频质量和数据安全等问题。
本文将探讨视频诊断的优化方案，以解决这些问题，提高视频诊断的效果和用户体验。
优化方案提高网络性能网络性能是视频诊断的关键因素之一。
网络延迟和带宽限制可能导致视频传输过程中的延迟和卡顿。
为了提高网络性能，可以采取以下措施：1.使用高速稳定的互联网连接：确保视频诊断设备连接至可靠的网络，提供足够的带宽和稳定的连接速度。
2.优化网络设置：合理安排网络设备，保持网络设备的良好工作状态，避免网络拥塞。
3.基于WebRTC的传输协议：WebRTC（Web实时通信）是一种实时通信技术，可以通过浏览器实现点对点的音视频传输，其中包括音视频流的编码、传输和解码。
采用WebRTC可以降低延迟并提高视频传输的质量。
提高视频质量视频质量是视频诊断中确保医生获取清晰准确图像的重要因素。
以下是提高视频质量的方法：1.采用高清摄像设备：选择具有高分辨率和良好画质的摄像设备，以确保病人图像的清晰度。
2.适当的照明条件：提供适当的光线条件，并避免光线干扰，以使视频更加清晰。
3.视频编码技术优化：选择适合视频诊断的编码标准和算法，以提高视频传输的效率和质量。
加强数据安全视频诊断涉及病人的隐私和敏感信息，因此数据安全至关重要。
以下是加强数据安全的建议：1.使用安全传输协议：采用加密传输协议，如HTTPS（安全的HTTP），确保视频传输过程中的数据安全。
2.访问控制和身份验证：实施访问控制机制和身份验证，只允许授权的医生和工作人员访问视频诊断系统。
3.数据加密和存储：对视频诊断数据进行加密，并在存储和传输过程中严格控制访问权限。
改善用户体验提供良好的用户体验可以增强医生对视频诊断的信心并提高工作效率。
利用时域分析方法实现故障诊断与控制优化
利用时域分析方法实现故障诊断与控制优化时域分析方法是一种常用的工程技术手段，用于故障诊断与控制优化。
通过对信号在时间上的变化进行分析，可以获取系统运行状态和故障信息，从而实现故障诊断和控制优化。
故障诊断是指通过对系统运行过程中的信号分析，确定系统是否存在故障，并找出故障的原因和位置。
利用时域分析方法进行故障诊断时，首先需要获取系统运行过程中的信号数据，然后对信号进行处理和分析。
常用的时域分析方法包括：时域振动分析、时域电流分析、时域压力分析等。
时域振动分析是一种常用的故障诊断方法，通过对机械设备振动信号的采集和分析，可以判断设备是否存在故障。
故障诊断常用的时域振动分析方法包括：功率谱密度分析、包络分析、相关分析等。
功率谱密度分析可以将振动信号分解为不同频率的振动成分，进而判断是否存在异常频率。
包络分析通过提取振动信号的包络，可以判断是否存在局部磨损或松动等故障。
相关分析可以计算振动信号的相关系数，从而找出振动信号之间的关联关系。
时域电流分析是一种常用的电力系统故障诊断方法，通过对电流信号的采集和分析，可以判断电力系统是否存在故障。
故障诊断常用的时域电流分析方法包括：波形分析、瞬态分析、谐波分析等。
波形分析可以观察电流信号的形状和幅值，从而判断是否存在异常。
瞬态分析可以分析电流信号的瞬时变化，判断是否存在短路或过载等故障。
谐波分析可以分析电流信号中的谐波成分，判断是否存在谐波污染或谐波产生装置故障。
时域压力分析是一种常用的流体系统故障诊断方法，通过对压力信号的采集和分析，可以判断流体系统是否存在故障。
故障诊断常用的时域压力分析方法包括：波形分析、过程分析、频率分析等。
波形分析可以观察压力信号的形状和幅值，从而判断是否存在异常。
过程分析可以分析压力信号的变化过程，判断是否存在阀门漏气、管道堵塞等故障。
频率分析可以分析压力信号中的频率成分，判断是否存在压力脉动或共振等故障。
控制优化是指通过对系统运行过程中的信号分析，确定优化控制策略，并进行控制参数调整，以实现系统运行的最佳状态。
锅炉系统能效诊断与优化
锅炉系统能效诊断与优化锅炉作为热源供应的核心设备，当前人们对他的安全和效率问题更为关注，但是随着双碳战略的深化实施，锅炉的能效问题以及衍生的节能措施越发得到大众的关注。
面对使用过程中锅炉系统的能效评价以及如何改善其能效下降的措施使我们需要关心的。
我们可以采用数字能效监测实现对锅炉这样的重点能耗设备以及关键参数进行实时监测，形成数据分析报表以及设备能效分析，最终决策如果提升锅炉能效。
一、工业锅炉能效评价锅炉的能效会因为燃烧，结垢和维保等问题出现较大的差异性。
即使是新锅炉，也会出现燃油质量、水质恶化等原因锅炉性能差。
对于锅炉能效的评价，其核心参数便是锅炉的热效率。
锅炉热效率测试一般需同时采用正平衡测量法和反平衡测量法，热效率值为正平衡测量法与反平衡测量法测得结果平均值。
正平衡测量法为直接测量输入热量和输出热量来确定锅炉热效率的方法；反平衡测量法为通过测量各种燃烧产物热损失(燃气锅炉主要为排烟热损失、气体不完全燃烧热损失、散热损失三方面热损失)来确定锅炉热效率的方法。
良好的锅炉系统能效评价能够对锅炉系统的节能起到很好的推动作用，是企业节能降耗创收益提供有效途径，通过各项热损失大小的计算评估，为锅炉的各项节能改造提供了全面的数据支撑，有效地提高工业锅炉的能源利用率，为节能减排创造更好的生活环境更进一步。
二、锅炉能效诊断造成工业锅炉运行热效率低的因素很多，如负荷运行较低、过量空气系数、频繁切换锅炉启停工况、排烟温度过高等。
2.1负荷运行较低。
很多企业单位在采购锅炉时，为保障以后生产的长远考虑经常选择设备高于蒸发量的锅炉，但在实际运行中锅炉的热效率达不到设计标准，锅炉长期处于低负荷状态下，燃料效率低下热损失增加，炉膛温度达不到设计要求，锅炉热效率下降相应的锅炉运行效率比例下降，还有些企业由于生产规模加大或供暖面积增加，锅炉出现负荷运行的现象，虽然解决刚需问题，但降低了锅炉的使用寿命，增加了维修成本，实则降低了经济收益。
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优化设备诊断-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN北方工业大学设备状态监测与故障诊断技术与应用试验报告书专业：机械工程班级：机研-16姓名：甄洪锋学号： 20指导老师：徐宏海实验一、转子临界转速测量一、实验目的1.了解转子临界转速的概念2.学习测量系统硬件操作使用及系统组建3.熟悉INV1612型多功能柔性转子实验模块的使用4.学习转子临界转速的测量原理及方法5.观察转子在临界速度时的振动现象、幅值及相位的变化情况二、实验原理临界转速：转子转动角速度数值上与转轴横向弯曲振动固有频率相等，即：ω=ωn时的转速称为临界转速。
转子在临界转速附近转动时，转轴的振动明显变得剧烈，即处于“共振”状态，转速超过临界转速后的一段速度区间内，运转又趋于平稳。
所以通过观察转轴振动幅值-转速曲线可以测量临界转速。
轴心轨迹在通过临界转速时，长短轴发生明显变化；所以通过观察轴心X-Y图中振幅-相位变化，可以判断临界转速。
转轴在通过临界转速时，振动瞬时频谱幅值明显增大；所以通过观察X、Y向振动频谱的变化可以判断临界转速。
三、实验步骤1.查看实验注意事项，做好实验的准备工作，准备实验仪器及软件。
2.组建测试系统1) 抽出配重盘橡胶托件，油壶内加入适量的润滑油。
2) 按照图和连接,速度传感器可不连接，检测连接是否正常。
3) 运行INV1612型多功能柔性转子实验系统软件->转子实验模块，如图。
3.采样参数设置点击图所示设置[P]按钮，参照图所示采样和通道参数的设置来分配传感器信号的通道。
采集仪的1通道接转速（键相）信号，2通道接水平位移X向信号，3通道接垂直位移Y向信号；对于0～10000r/min的转子实验装置，为兼顾时域和频域精度，一般采样频率应设置在1024～4096Hz的范围较为合适；程控放大可以将信号放大，但注意不要太大，以免信号过载；X-Y(轴心轨迹)图设置中选择XY轴对应的测量通道，用于通过轴心轨迹观察临界转速。
谱阵和幅值曲线图设中，选择X或Y向位移信号对应的分析通道，本次实验用于测量转速－幅值曲线判断临界转速。
设置完毕点击确定。
本次实验中，由于转轴较细，为了避免传感器磁头发生磁场交叉耦合引起的误差所以X、Y向传感器不要安装在同一平面内。
图转子实验模块测试界面图采样和通道参数设置在图转子实验模块测试界面左侧“数字跟踪滤波[F]”下拉菜单中选择不滤波或基频1X 带通方式；在虚拟仪器库栏下打开转速表[F7]和幅值表[F8]，观察转速和幅值变化；在图形显示区上方设置[P]按钮左侧，选择测量信号显示方式：波形、频谱、XY图、幅值等（可按热键[K]进行显示方式快速切换）。
4.检查连线连接无误后，开启各仪器电源，点击开始按钮并同时启动转子，观察测量信号是否正常。
5.数据采集：1）转速幅值曲线：将显示调到幅值[K]，逐渐提高转子转速，同时要注意观察转子转速与振幅的变化；接近临界转速时，可以发现振幅迅速增大，转子运行噪声也加大，转子通过临界转速后，振幅又迅速变小。
观察基频振幅-转速曲线，逐渐调整转速，振幅最大时即为系统的一阶临界转速。
在临界转速附近运转时要快速通过，以避免长时间剧烈振动对系统造成破坏。
2）X-Y图：在数字跟踪滤波方式[F]选择0-1X低通或基频1X带通档，图形显示方式选择X-Y图，逐渐改变转速，注意观察轴心轨迹在临界转速附近幅值、相位的变化趋势。
在实验结果和分析中绘出在临界转速之前和临界转速之后的两个轴心轨迹，比较其幅值、相位的变化特性。
3）频谱图：在数字跟踪滤波方式[F]选择不滤波或基频1X带通档，图形显示方式选择频谱；逐渐改变转速，注意观察频谱变化趋势。
当过临界转速时发生共振，瞬时频谱幅值明显变大，可以判断临界转速。
实验完毕，存盘。
四、实验结果和分析调入实验数据，进行实验分析1.绘出转速-幅值曲线并标出临界转速从实验图中可以看出临界转速大概是4100 r/min左右。
2. 绘制轴心在临界转速之前的X-Y图如图所示是在转速为3061 r/min时的x-y相位图3 绘制轴心在临界转速之后的X-Y图此时转速为4517 r/min是转子刚达到临界转速后要变方向的相位图4. 绘出频谱幅值最大时刻频谱图，并标出转速与幅值由图知当频谱幅值最大时转速为4168（r/min）,幅值为 um。
5实验心得：对于旋转机械，在临界转速以下，振幅随转速增加而增大；当转速在临界转速以上时，转速增加时振幅趋于较小的稳定值；当转速接近于临界转速时，会发生共振，振幅具有最大的峰值，而且振幅对转速的变化很敏感。
实验七、转子基频、倍频和半频测试一、实验目的：1、观察转子系统在旋转过程中频谱特性2、了解基频、半频及倍频对转子振动系统的幅值影响二、实验原理：转子故障特征分析中，可以通过基频、半频及倍频等频谱成分来区分转子系统的故障。
所以本实验对分析转子故障特性有很好的指导意义。
三、实验步骤：1、硬件连接1)电涡流传感器的安装将电涡流传感器按照INV1612型多功能柔性设置中的常规实验缺省值中传感器安装位置安装传感器。
将传感器1安装在1号位置测量转速，再将2、3传感器分垂直和水平方向安装于转子支架上，用于测量x、y方向的振幅。
2)按照电涡流传感器的安装说明将连接线与电源、前置器等设备连接。
3)取下台体上圆盘托件；然后检查油杯中的油、所有固定锁紧装置是否拧紧及硬件之间的线路连接是否正常。
2、INV1612型多功能柔性参数设置1）将采样参数设置为适当数值，通道数为3，选好工程单位，设置标定值。
图参数设置2）、将显示类型调到频谱显示，并将频谱分析中的阶次标注等参数设置如图所示。
图频谱图3、数据采集1）、点开始按钮，并匀速调节电机调速旋钮，观察频谱的变化2）、将转速调到10000转后，将所测数据存盘；3）、将转子转速降到最低，关闭电源；再将圆盘托件加到圆盘下面支撑。
四、结果分析：将数据调盘，记录XY向临界前某转速、一临界、半频油膜涡动及涡动后某转速的基频、倍频和半频的幅值，并填入数据表中。
表振动幅值数据表：频率幅值临界前一临界半频涡动涡动后1/2X倍频基频2X倍频五、实验结论：涡动是转子轴颈在作高速旋转的同时，还环绕轴颈某一平衡中心作公转运动。
对于轻载转子，在第一临界转速之前就可能发生不稳定的半速涡动，但不产生大幅度的振动；当转速到达两倍第一临界转速时，转子由于共振而产生较大的振幅；越过第一临界转速后振幅再次减小，当转速达到两倍第一临界转速时，振幅增大并且不随转速的增加而改变，即发生了油膜振荡。
对于重载转子，低速时不存在半速涡动，甚至转速到达两倍第一临界转速时也不会发生很大的振动，当转速到达两倍第一临界转速后的某一转速，才会突然出现油膜振荡。
对于中载转子，在过了一阶临界转速后会出现半速涡动，在二倍第一临界转速后会出现油膜振荡。
实验十一、转子动平衡实验一、实验目的1.理解引发转子不平衡的机理；2.理解转子进行动平衡的原理；3.学习单面、多面转子动平衡的方法；4.认识系统不平衡引起的危害二、影响系数法进行动平衡测量的原理当转子系统的转速低于一临界转速时，可以将转子简化看为刚性转子，即进行刚性转子的动平衡实验，而当转子系统的转速高于一临界转速时，则可以看作柔性转子。
对于INV1612型转子实验台，安装一个圆盘时，其一临界转速大约在3000～4000r/min的范围内，若使其稳定于2000r/min 时可视为刚性转子，若使其稳定于5000r/min 时可视为柔性转子。
做n 个面的现场动平衡，需要n＋1 个通道，第1通道为相位基准通道，其余n 个通道用来测量n 个平面的振动。
共需进行n＋1次测量，每次测量必须在同一转速下进行，第一次各面都不加配重，测出各个平面的振动矢量为V 、V 、V 、……V 。
V第二次，在第1面加试重Q（矢量），测得各个平面的振动矢量为每次所加试重大小参照以下公式确定：m 单位为克，其中：r 为半径，单位为米,G 为转子系数，风机为，气轮机为，一般取4。
n 为转速，单位为转/分M 为转子质量，单位为Kg每个面的修正质量P、P、…P（矢量），在进行动平衡试验时，建议传感器信号经过抗混滤波器，以减少混迭的影响，增加不平衡量的测试精度。
三、实验步骤1、硬件连接检查转子实验台、安装传感器、连接测试实验仪器，做好实验的准备工作。
传感器数量根据所要做动平衡的面数来决定。
键相信号传感器必须接到INV306U数据采集仪的第一通道；测量振动量的传感器安装在测量转子需平衡的面的振动方向，如图所示；检查连线连接无误后，先将转子调速旋钮调至最小，然后开车，逐渐调整转速，让转子低速转动。
2、操作概述首先设置动平衡参数。
然后进行测量。
先通过对话条设定目前的测量状态，以及试重的大小及相位，不平衡振动量的大小可直接设定，也可通过测量获得。
测量可采用在线测试和离线分析两种方式。
在线测试立即得到测试结果。
离线分析先采样，再对采样存盘数据进行分析，好处是可得到原始波形，用于其它原件包的分析。
测量完毕，按下对话条的确认键，则完成一种测量状态。
当不加配重以及各面加试重的状态都测量完毕时，即可进行动平衡计算。
动平衡进行完毕后，可测量动平衡以后的振动，进行再次平衡。
再次平衡完毕后，仍可进行测量，检查平衡的效果。
单面动平衡，也可采用单面平衡三次测量法,即单面动平衡时,将同一试重分别加在三个不同的相位角,或者在同一相位角加三次不同的试重,只要测量这三次不平衡量的大小,不需要测量相位信息,即可求出配重的大小和相位。
动平衡进行的过程当中，可用配重合成功能，将一个配重分解成两个配重，也可将同一面的两个配重合成为一个。
对于配重只能加在固定位置的情况，可选择固定位置配重合成，孔数可选，输入配重后，只要输入孔的序号，即可得到每个孔应加的配重。
当配重固定时，选择固定配重，输入最小固定配重单位和允许最大配重，即可自动算出应加配重的孔的序号和配重的大小。
平衡结果可通过“输出报告”输出。
也可将动平衡过程的界面以位图的形式存盘。
如果平衡结果已经存在，通过打开文件命令可调入以前的结果。
3、INV1612型软件参数设每次进行动平衡实验都应先设置动平衡参数。
然后进行测量。
点击程序菜单栏参数设置（P）按钮将弹出设置动平衡参数对话框，如图所示，其中各参数设置意义如下：图动平衡参数设置实验数据，建议每次实验起不同实验名，便于实验存档。
数据路径：用来存放采样数据、配重数据、不平衡量及动平衡结果等所有存盘文件的路径。
平衡面数：本程序最大允许做15个面的动平衡。
采样频率：进行不平衡量测量时所用的采样频率。
为了提高相位的分析精度，采样频率应为衡转速对应频率的40~100倍左右，如在2000r/min 进行平衡，采样频率可1000 或2000Hz。