基于STM32的隔膜泵振动信号采集监测与分析研究

发布时间：2017-10-18 14:41

  本文关键词：基于STM32的隔膜泵振动信号采集监测与分析研究

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【摘要】：管道输送是矿物资源输送的主要方式之一,而往复式高压活塞隔膜泵(文中简称：隔膜泵)是管道输送机构中核心的部分,对它进行实时监测和维护是很有必要的,其中隔膜泵中的单向阀属于消耗性原件,是整个隔膜泵中最先被损害的部分。为了防止单向阀故障导致泵体的损坏,则需对其进行实时监测。本文利用振动信号检测技术,采集单向阀运行全过程的振动信号,再对其进行以故障识别为目的的振动信号处理分析。针对现场工况复杂不易铺设电缆、且有线信号采集方式移动性差的缺点,本文设计并实现了一种基于STM32F107VCT6和nRF24L01的无线振动信号采集监测系统,考虑到实际工厂环境恶劣,不适合人长期现场监视设备,故将采集的数据通过以太网的方式传至服务器,实现远程对单向阀进行实时监测。本文的主要内容和研究成果如下：1)本系统可以实现多通道并行实时信号采集和高速传输。振动信号采集主要由模拟信号采集调理模块、数据的无线发送和接收模块、核心控制模块等组成。其中核心控制模块的设计包括对信号放大电路的增益控制、模／数转换的控制和FIFO缓存芯片的时钟控制。本文以针对性高、传输速度快、传输数据准确为设计原则,以提高系统的监测性能。2)本文根据振动信号采集硬件电路的功能需求,采用模块化的思路,对驱动程序进行设计。控制实现振动信号采集、USB2.0接口数据传输、无线数据收发和以太网数据发送功能的实现。硬件电路在驱动程序的驱动下才能采集到振动信号。3)本文对采集到的振动信号通过SVD算法进行去噪和特征提取,然后利用BP神经网络算法对单向阀故障信号进行识别,以判断单向阀的故障。为了提高上位机监测软件对数据的处理能力和结果的直观显示,使用LABVIEW与MATLAB混合编程的方式,设计上位机监测软件。该上位机软件可以对采集的数据进行处理、分析和结果显示、故障预警及保存结果等操作。整个系统可以在不干扰隔膜泵运行的情况下实现对隔膜泵的远程实时监测。本文设计实现了隔膜泵单向阀振动信号采集监测系统开发,并在真实的环境下对系统进行了测试,证明系统工作性能良好,能较好的监测出隔膜泵的故障。本文完成了隔膜泵单向阀振动信号采集监测与分析研究。最后,基于整体工作的总结,并对本设计的后续工作做出了展望。
【关键词】：隔膜泵 STM32F107 SVD分解 BP神经网络算法 混合编程
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD634;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-14
• 1.1.1 浆体管道输送技术的发展概述11-12
• 1.1.2 往复式隔膜泵在管道运输中的重要作用12-14
• 1.1.3 对隔膜泵单向阀运行情况监测的重要意义14
• 1.2 国内外发展现状及趋势14-16
• 1.2.1 振动信号检测技术的应用领域14-15
• 1.2.2 振动信号采集监测系统发展状况15-16
• 1.3 论文研究内容16-21
• 1.3.1 主要工作及思路16-18
• 1.3.2 技术难点分析18
• 1.3.3 论文章节安排18-21
• 第二章 往复式隔膜泵单向阀振动信号采集及传输电路设计21-37
• 2.1 系统整体硬件框架结构21
• 2.2 振动信号采集传感器选择21-25
• 2.2.1 传感器的选择22-24
• 2.2.2 传感器可行性分析24-25
• 2.3 核心控制模块设计25-28
• 2.3.1 微处理器选型25
• 2.3.2 STM32主控模块电路25-26
• 2.3.3 STM32外围电路26-28
• 2.4 模拟信号采集部分的电路设计28-32
• 2.4.1 直流恒流激励源电路28
• 2.4.2 VREF基准电压电路28-29
• 2.4.3 前置放大电路29-30
• 2.4.4 滤波电路30
• 2.4.5 增益可控放大及A/D转换电路30-31
• 2.4.6 FIFO模块31-32
• 2.5 数据发送和接收传输模块设计32-36
• 2.5.1 USB2.0块传输接口电路32-33
• 2.5.2 nRF24L01发送接收外围电路33-34
• 2.5.3 以太网数据传输电路34-36
• 2.6 本章小结36-37
• 第三章 采集节点与协调节点驱动软件的设计37-55
• 3.1 采集节点软件设计37-41
• 3.1.1 ARM开发环境37
• 3.1.2 振动信号采集程序设计37-41
• 3.2 数据校验41-43
• 3.2.1 数据校验方法简述41
• 3.2.2 数据校验程序设计41-43
• 3.3 数据压缩43-44
• 3.3.1 数据压缩简述43
• 3.3.2 数据压缩程序设计43-44
• 3.4 振动数据传输44-54
• 3.4.1 USB2.0块传输程序设计44-45
• 3.4.2 USB系统的设备枚举过程45-47
• 3.4.3 USB设备配置47-49
• 3.4.4 NRF24L01数据发送与接收软件设计49-52
• 3.4.5 以太网程序设计52-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第四章 单向阀故障监测系统的上位机设计55-69
• 4.1 基于SVD的振动信号特征提取55-58
• 4.1.1 SVD的基本理论56-57
• 4.1.2 Hankel矩阵构造57-58
• 4.2 BP神经网络算法的故障诊断58-60
• 4.2.1 BP神经网络算法模型58-59
• 4.2.2 BP神经网络应用于隔膜泵单向阀的故障诊断59-60
• 4.2.3 BP神经网络在隔膜泵故障诊断中的使用步骤60
• 4.3 上位机监测软件的设计60-65
• 4.3.1 LABVIEW与MATLAB混合编程方法研究60-61
• 4.3.2 基于动态链接库(DLL)技术61-63
• 4.3.3 基于TCP/IP通信技术的服务器数据读取63-64
• 4.3.4 监测软件设计功能介绍64
• 4.3.5 软件使用说明64-65
• 4.4 算法验证和系统运行及结果分析65-68
• 4.4.1 在MATLAB环境下对采集的准确数据进行分析66-67
• 4.4.2 整个系统调试及结果分析67-68
• 4.5 本章小结68-69
• 第五章 总结与展望69-71
• 5.1 工作总结69
• 5.2 工作展望69-71
• 致谢71-73
• 参考文献73-77
• 附录A (攻读硕士期间发表的论文)77
• 附录B (攻读硕士期间申请的软件著作权)77

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本文编号：1055499