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基于ARM7的机械故障诊断仪

发布时间:2020-06-29 18:02
【摘要】: 针对当前国内状态监测与故障诊断领域对高精度、高速率要求的信号分析仪器的需求,本文设计研发出基于ARM7(采用ATMEL公司的AT91SUM7S256芯片)的机械故障诊断仪。 按照功能划分,机械故障诊断仪分为数据采集器、动平衡仪、动态分析仪三个组成部分。其中动平衡仪主要应用影响系数法(又叫测相平衡法)对机械转子由于不平衡造成的故障进行分析和校正。数据采集器和动态分析仪主要将光电传感器采集的模拟信号转换成数字信号,再对数字信号进行傅立叶变换(FFT),通过频谱分析来进行故障诊断和分析。同时该机械故障诊断仪采用USB通信将数据传到PC机。 机械故障诊断仪的技术指标为:振动测量和频谱分析频率响应在10Hz-10KHz,动平衡转速范围在180-24,000转/分,自动量程和手动量程可选,频谱分析频程按1,2,5分档共8档,振动测量和频谱分析的最大量程和最高分辨率分别为:加速度峰值250m/s2和0.1m/s2,速度有效值200mm/s和0.1mm/s,位移峰峰值5000um和1um,包络有效值25m/s2和0.1m/s2,电压有效值10 V和0.1 mV,振动测量精度5%,可接多种类型传感器:速度、电涡流、压电加速度等,8阶椭圆抗混滤波、转速跟踪带通滤波,可充电池供电,连续工作10小时以上,体积小(210*130*40mm),重量轻(1200g)。
【学位授予单位】:长春理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TH165.3

【引证文献】

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1 刘强;基于ZigBee和USB的机电设备智能点检管理系统的设计与开发[D];北京化工大学;2010年

2 王煜杰;基于嵌入式技术的某自动装填系统诊断仪的研究[D];中北大学;2012年

3 李雄飞;基于ZigBee技术的设备状态监测系统研究[D];郑州大学;2012年



本文编号:2734161

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