基于嵌入式的齿轮箱故障诊断系统研究
发布时间:2017-11-01 03:14
本文关键词:基于嵌入式的齿轮箱故障诊断系统研究
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【摘要】:齿轮箱是在机械设备中使用频率高、应用范围广的部件之一,因此对齿轮箱进行实时监测和故障诊断在工业生产领域具有重大的经济和安全意义。本文将齿轮箱作为研究对象,以DSP芯片处理器TMSF28335为核心开发了一种能够监测诊断故障的系统,在软件的开发过程中将经验模态分解算法嵌入到诊断系统中进行数据处理,并将其应用于齿轮箱常见的几种故障特征量提取中,为进一步实现故障诊断提供了良好的基础。 嵌入式故障诊断系统是一种基于嵌入式硬件平台,并将信号采集、数据处理与特征提取集成于一体在嵌入式硬件平台上执行,能够实现故障的自动诊断和多种通信方式的功能。本文中以TI公司的DSP—TMS320F28335为核心处理器,并集成了采集模块和通信模块等电路,使该系统可以实现模拟量采集、数字量输入输出和转速测量功能,同时也具有以太网通信和CAN总线通信功能。 本文主要介绍了EMD方法的基本原理和算法,根据EMD算法的实现过程,设计了总体的算法流程,并研究了EMD算法中极值点与IMF分量的判断标准。文中还利用Matlab/Simulink中的模型设计,将EMD算法的matlab代码生成嵌入式代码并应用于故障诊断系统中。本文实验首先采集齿轮箱实验数据并进行EMD分解,得到各个IMF分量,并利用EMD能量特征提取法对故障信息进行特征值提取,最后使用BP神经网络检测该方法在齿轮箱故障诊断上的使用效果,,实验结果表明本系统能够有效的提取故障信息,从而进一步实现故障诊断的目的。
【关键词】:齿轮箱 DSP28335 经验模态分解(EMD) 嵌入式代码生成 故障诊断
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TH165.3;TH132.4
【目录】:
- 摘要4-6
- Abstract6-11
- 1 绪论11-21
- 1.1 研究齿轮箱故障诊断系统的意义11-13
- 1.2 机械故障诊断的研究现状13-16
- 1.3 嵌入式芯片发展和应用动态16-19
- 1.4 本文研究的主要内容19-21
- 2 齿轮箱常见故障及信号特征21-34
- 2.1 齿轮常见故障机理分析21-23
- 2.1.1 齿轮典型的故障形式21-22
- 2.1.2 齿轮故障的特征信息22-23
- 2.2 滚动轴承典型故障机理分析23-26
- 2.2.1 滚动轴承常见的故障形式23-25
- 2.2.2 滚动轴承故障的特征信息25-26
- 2.3 齿轮箱振动信号的分析方法26-33
- 2.3.1 时域分析26-28
- 2.3.2 频域分析28-32
- 2.3.3 时频分析32-33
- 2.4 本章小结33-34
- 3 经验模式分解(EMD)34-44
- 3.1 EMD 时频分析方法的基本理论34-36
- 3.2 经验模态分解(EMD)的基本原理和算法36-43
- 3.3 本章小结43-44
- 4 故障诊断系统总体结构44-62
- 4.1 芯片 TMS32028335 简介44-45
- 4.2 系统整体设计方案45-46
- 4.3 系统硬件设计方案46-50
- 4.3.1 模拟量采集模块46-47
- 4.3.2 CAP 转速测量模块47
- 4.3.3 SD 卡存储47-48
- 4.3.4 串口通信模块48-49
- 4.3.5 CAN 总线通信模块49-50
- 4.4 系统软件设计方案50-55
- 4.5 MatIab 嵌入式算法的代码生成55-61
- 4.6 本章小结61-62
- 5 基于嵌入式故障诊断系统的实例应用62-74
- 5.1 齿轮箱故障试验装置及方案62-63
- 5.2 实验数据的特征值提取63-67
- 5.3 BP 神经网络的故障诊断方法67-68
- 5.3.1 BP 神经网络的结构原理67-68
- 5.3.2 BP 神经网络应用于故障识别的优势68
- 5.4 BP 神经网络对实验数据故障识别68-73
- 5.5 本章小结73-74
- 6 结论与展望74-77
- 6.1 结论74-75
- 6.2 展望75-77
- 参考文献77-84
- 攻读硕士学位期间发表的学术论文及所取得的研究成果84-85
- 致谢85
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孟宗;戴桂平;刘彬;;基于EMD时频分析方法的性能研究[J];传感技术学报;2006年04期
2 魏秀业;潘宏侠;;齿轮箱故障诊断技术现状及展望[J];测试技术学报;2006年04期
3 高阳;潘宏侠;吴升;梁松林;;基于DSP的电力设备远程监测分析系统[J];电力自动化设备;2010年01期
4 刘传润;DSP技术的特点及应用[J];河北工程技术高等专科学校学报;2005年02期
5 刘慧婷,张e
本文编号:1124985
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