基于DSP的滚动轴承故障诊断系统的研究与开发

发布时间：2021-04-21 00:06

　　滚动轴承故障诊断就是通过对能反映轴承工作状态的信号的观测,分析与处理来识别轴承的状态,以保证轴承在承受一定的载荷,以一定转速运转的工作环境下和一定的工作期间内可靠有效的运行。完整的滚动轴承故障诊断过程包含信号测取、特征抽取、故障诊断三部分。信号测取:这部分是整个研究过程的关键,也是难点部分,直接关系到滚动轴承故障诊断的精确度。经过理论分析和对比,采用声级计采集滚动轴承的工况信号,在保证奈奎斯特采样定理的条件下,通过WT6701PA板上的A/D进行信号的采样,基于DSP内部存储器空间有限,利用CCS的实时数据跟踪性,通过C语言编程触发DSP外部中断,启动直接存储器访问DMA,实时传输采样数据到主机中,以数据文件存储。特征抽取:就是对采样信号进行分析处理的过程。随着小波分析技术和谱分析技术的发展,开创了用时频域分析方法来检测和诊断轴承故障的新领域。小波变换是一种时间-尺度分析法,尺度与频率相对应,因此是一种时频分析法;小波变换具有以下特点:在高频范围内时间分辨率高,在低频范围内频率分辨率高;有快速算法-Mallat算法;利用离散小波变换可以将信号分解到各个尺度上。这种分析方法的关键是必须知... 

【文章来源】：大连交通大学辽宁省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 滚动轴承故障诊断的意义和目的
    1.2 现阶段国内滚动轴承故障诊断的方法及前景展望
        1.2.1 时域同步平均分析
        1.2.2 频谱分析
        1.2.3 神经网络在轴承故障中的应用
        1.2.4 遗传算法在轴承故障中的应用
    1.3 数字信号处理简介
    1.4 课题研究的主要内容
        1.4.1 滚动轴承故障机理及噪声诊断法的理论研究
        1.4.2 硬件连接部分
        1.4.3 软件实现
        1.4.4 小波分析和AR 功率谱分析法在滚动轴承故障诊断中的应用
    本章小结
第二章 滚动轴承故障诊断技术及噪声诊断法的理论研究
    2.1 滚动轴承故障简介
        2.1.1 滚动轴承的典型结构
        2.1.2 滚动轴承故障的主要形式和原因
    2.2 诊断技术研究
        2.2.1 滚动轴承的诊断方法介绍
        2.2.2 噪声诊断技术
    2.3 噪声法测量的过程
    本章小结
第三章 基于DSP 的故障诊断系统的设计
    3.1 数据采集模块
        3.1.1 声级计
        3.1.2 传声器
        3.1.3 A/D9042
    3.2 数据处理模块
        3.2.1 CPU 核
        3.2.2 存储器组织
        3.2.3 中断
        3.2.4 片内外设资源
        3.2.5 DSP 集成开发环境CC52.0
    3.3 数据存储模块
        3.3.1 高速同步缓冲器
        3.3.2 双口RAM
    3.4 接口模块
    3.5 电源控制模块
    3.6 软件实现
        3.6.1 中断
        3.6.2 直接存储器访问（DMA）
    本章小结
第四章 滚动轴承故障诊断系统的信号处理方法研究
    4.1 时频域分析方法的基本概念
    4.2 分析方法比较
    4.3 小波分析的应用
        4.3.1 小波变换及其算法
        4.3.2 小波算法在故障诊断中的应用
        4.3.3 Mallat 算法在浮点DSP 上的实现
    4.4 功率谱分析的应用
        4.4.1 经典功率谱估计法
        4.4.2 现代功率谱估计法
        4.4.3 常见谱估计法的比较
        4.4.4 AR 模型谱估计法
    本章小结
第五章 数据采集及处理实验
    5.1 信号采集系统的可行性实验
    5.2 滚动轴承工况实验
        5.2.1 实验目的
        5.2.2 实验对象
        5.2.3 实验装置
        5.2.4 测点的布置及注意事项
        5.2.5 实验内容及方法
    本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3150659