基于嵌入式Linux的齿轮箱故障诊断系统研究

发布时间：2017-05-02 02:08

  本文关键词：基于嵌入式Linux的齿轮箱故障诊断系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：齿轮箱是机械设备中传递动力和改变转速的通用部件，广泛应用于航空工业、风力发电、冶金、电力设备、重型机械、运输机械和船舶等领域。齿轮箱结构复杂、工作环境恶劣，容易发生各种故障，因此对其进行故障诊断研究有着重要的实际意义。随着科技的进步和嵌入式技术的发展，嵌入式系统已广泛应用于各个行业和我们的生活中。将嵌入式技术和设备状态监测与故障诊断技术结合，研究基于嵌入式技术的故障诊断系统已经成为当前故障诊断领域的热点。 本文以齿轮箱设备为研究对象，提出了一种基于嵌入式Linux的齿轮箱故障诊断系统。在充分考虑系统功能需求的情况下，以三星的ARM9芯片S3C2440为核心进行硬件平台的设计，采用嵌入式Linux操作系统进行软件平台的构建，在故障诊断应用程序开发过程中将小波阈值去噪、时域分析特征提取和BP神经网络算法嵌入到故障诊断系统中，，实现了齿轮箱的嵌入式故障诊断系统。 本文首先介绍了系统硬件平台设计，以三星S3C2440微处理器为硬件平台核心，在其基础上扩展了系统核心电路和部分外围接口电路，主要包括电源电路、外扩存储器电路、时钟和复位电路、串口电路、网络接口电路、SD卡接口电路、LCD接口电路、信号调理电路和A/D转换电路等。系统的软件开发部分包括嵌入式Linux系统软件平台构建和故障诊断应用程序设计。嵌入式Linux系统软件平台构建主要进行交叉开发环境的构建、U-Boot的移植、内核的配置、编译与移植、根文件系统移植和SD卡、A/D等设备驱动程序的编写与移植；故障诊断应用程序设计主要进行小波阈值去噪、时域分析特征提取和BP神经网络算法应用程序设计与编写。最后，在实验室的齿轮箱实验平台上进行了系统测试，通过系统数据采集模块采集齿轮箱各工况下振动信号并利用故障诊断应用程序对采集数据进行处理分析，实验结果表明该系统能够较好的实现齿轮箱的故障诊断。
【关键词】：齿轮箱 S3C2440 嵌入式Linux 应用程序 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】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 选题背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势11-13
• 1.3 嵌入式系统概述13-16
• 1.3.1 嵌入式系统的概念及特点13-15
• 1.3.2 嵌入式系统的组成15
• 1.3.3 嵌入式系统的开发流程15-16
• 1.4 本文的主要研究内容16-18
• 第二章 齿轮箱故障形式及振动信号分析18-29
• 2.1 齿轮的常见故障形式与振动机理18-19
• 2.1.1 齿轮的常见故障形式18-19
• 2.1.2 齿轮的振动机理19
• 2.2 滚动轴承的常见故障形式与振动机理19-22
• 2.2.1 滚动轴承的常见故障形式19-20
• 2.2.2 滚动轴承的振动机理20-22
• 2.3 齿轮箱振动信号分析22-28
• 2.3.1 时域分析22-23
• 2.3.2 频域分析23-25
• 2.3.3 时频分析25-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 嵌入式诊断系统硬件平台设计29-38
• 3.1 嵌入式诊断系统总体实现方案29
• 3.2 嵌入式微处理器介绍29-30
• 3.3 系统核心电路30-33
• 3.4 系统外围电路33-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 嵌入式 Linux 系统软件平台构建38-64
• 4.1 嵌入式操作系统类型与选择38-40
• 4.2 交叉开发环境的构建40-43
• 4.3 Bootloader 概述与移植43-46
• 4.3.1 Bootloader 概述43
• 4.3.2 U-Boot 的移植43-46
• 4.4 Linux 内核概述与移植46-55
• 4.4.1 Linux 内核概述46-47
• 4.4.2 Linux 内核源码的修改47-48
• 4.4.3 Linux 内核的配置与编译48-55
• 4.5 Linux 根文件系统移植55-59
• 4.5.1 Linux 文件系统概述55-56
• 4.5.2 Busybox 的移植56-57
• 4.5.3 根文件系统的构建57-59
• 4.6 系统驱动程序设计59-63
• 4.6.1 Linux 设备驱动程序概述59
• 4.6.2 Linux 设备驱动的分类59-60
• 4.6.3 SD 卡驱动程序设计60-61
• 4.6.4 A/D 驱动程序设计61-63
• 4.7 本章小结63-64
• 第五章 嵌入式诊断系统应用程序设计与测试64-79
• 5.1 齿轮箱实验平台与模拟故障设置64-65
• 5.2 系统采集振动信号测试65-66
• 5.3 小波阈值去噪应用程序设计与测试66-68
• 5.4 特征提取应用程序设计与测试68-71
• 5.5 BP 神经网络应用程序设计与测试71-78
• 5.6 本章小结78-79
• 第六章 总结与展望79-81
• 6.1 总结79-80
• 6.2 展望80-81
• 参考文献81-86
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及所取得的研究成果86-87
• 致谢87-88

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