基于dsp的滚动轴承实时数据采集与处理系统设计（可复制）.pdf

摘要滚动轴承是旋转机械中的使用最多、最为关键,同时也是最易被损坏的机械零件之一。许多旋转机械的故障都与滚动轴承的状态有关,轴承的好坏对机器工作状况的影响极大。所以对滚动轴承进行实时状态检测与故障诊断是十分有必要近年来由于技术的迅猛发展及成熟,把技术引入到滚动轴承状态检测与故障诊断中成为当今热点。本文利用酒信号处理上面的优势,设计了以:诵拇砥鞯墓龆岢惺凳笔莶杉氪理系统,能快速完成滚动轴承的数据采集和信号处理,提高了故障诊断的效率和实时性。本文主要工作如下:阐述了滚动轴承故障诊断的目的和意义及国内外发展概况,选定本系统所采用的技术方案;介绍滚动轴承故障诊断的理论,对滚动轴承故障诊断的类型、特点进行全面了解,确定系统进行信号处理的重点;研究小波变换在滚动轴承故障诊断信号消噪方面的应用,针对故障信号的特点,重点介绍小波基的选取,小波分解层数的确定,小波阈值和阈值函数的确定,在此基础上提出了一种具有更好仿真效果的改进的指数型阈值函数。针对滚动轴承故障诊断系统的特点和要求,对本系统的硬件平台进行设计,主要是以酒琓为核心处理器,用迪窒低车穆呒刂疲云渲兄匾5牡缏方辛讼细的介绍,给出了电路原理图及系统针对滚动轴承故障信号的特点和硬件平台的设计,完成系统的软件设计,包括系统的设置和初始化、小波消噪和卣魈崛〕绦虻氖迪帧的自引导程序和控制逻辑程序等,并给出了实验结果。关键词:龆岢行〔ū浠的。图。故障诊断本文得到国家自然科学基金项目资助
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第一章绪论本课题研究的意义机械零件之一。许多旋转机械的故障都与滚动轴承的工作状态有关,轴承的好坏机,从而给生产上带来巨大的经济损失,所以对旋转设备尤其滚动轴承进行实时现如今,对基于信号处理的滚动轴承故障诊断的研究已经比较成熟,市面上也有不少滚动轴承检测和故障诊断的产品,但其数据处理后端大多都是在机上实现的,如图所示,即采用采集卡加机或工控机的结构,这种结构实以V鞔砥鞯墓龆岢泄收险锒舷低晨梢允迪稚璞缸刺问氖凳监测和处理功能,充分利用了嵌入式系统的特点和谛藕糯砩系挠攀疲传统机相比,使滚动轴承故障诊断系统具备功耗低、体积小、集成度高的特点,并且大大提高了系统的执行效率和系统可靠性【。旋转设备的故障诊断是故障诊断技术中应用最广泛,涉及行业最多的应用领域之一。滚动轴承是旋转机械中的使用最多、最为关键,同时也是最易被损坏的对机器工作状况的影响极大。由于滚动轴承的损坏将会造成各种机器的被迫停状态检测与故障诊断是十分有必要的【俊时性、效率性及现场环境适应性不是十分理想【。图基于的数据采集系统硕上学化论文
国内外研究发展概况另外传统的基于傅立叶分析的故障信号处理方法,对于非平稳信号的处理效析、治觥⒀醴治觥⒌骱头治觥⑹捣治龅淖钔昝澜岷希乇鹗屎嫌用于信号处理、图象分析、模式识别等领域,被认为是近些年在工具和方法上的重大突破,近年来被广泛应用到实际工程中P〔ū浠坏哪康木褪羌纫?吹叫号的全貌,又要看到信号的细节,它可以聚集到信号的任意细节进行时频域的处波形信号的处理,并为机械故障诊断特征的提取提供了新方法【俊本课题信号处理算法选用小波分析和傅立叶分析,有效地结合了两者的优滚动轴承的监测与诊断开始于世纪年代,经过多年的科学技术的发展,滚动轴承的诊断技术也不断向前进步,滚动轴承工况监测与故障诊断技术已经商品化和实用化。随着科学技术的不断发展,各种方法和技巧不断产生、发第一阶段:利用通用的频谱分析仪诊断轴承故障世纪年代中期,由于快速傅立叶变换际醯某鱿趾头⒄梗穸果不是十分理想。小波分析作为近几年来发展起来的新的数学分支,它是泛函分理,时域信号经小波分析后其故障特征会更加明显,因此非常适合于对机械振动点,取长补短,可以取得更好的效果。展和完善,应用的领域不断扩大,监视与诊断的有效性不断提高】。总的说来,滚动轴承工况监视与故障诊断技术的发展可以分为四个阶段】。信号的频谱分析技术得到了很大的发展,各种通用的频谱仪纷纷问世。人们根据图基于母咚偈莶杉硐低基于墓龆岢幸笔莶杉氪呦低成杓
对滚动轴承元件有损伤时产生的振动信号特征频率的计算和采用频谱分析仪实际分析得到的结果的比较来判断滚动轴承是否有故障。但是,把传感器拾取的振动信号经过放大器放大后直接进行频谱分析得到的频谱图由于背景噪声的影响而很复杂,轴承故障的特征频率很不明显,在故障较小的时候不容易把它们诊断出来。另外,当时的频谱分析仪都比较昂贵,并且需要比较熟练的技术人员来操作,所以,这时的轴承振动监测与诊断远未走向实用。第二阶段:利用冲击脉冲技术诊断轴承故障世纪年代末,瑞典瞧鞴靖莞鞲龈种浦岢性<砻嫠鹕怂谑载情况下接