【摘 要】
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滚动轴承是各种旋转机械中广泛应用的通用机械部件,其运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能和安全。进行滚动轴承的实时状态监测和故障诊断技术的研究,对于保证关键
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滚动轴承是各种旋转机械中广泛应用的通用机械部件,其运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能和安全。进行滚动轴承的实时状态监测和故障诊断技术的研究,对于保证关键设备的安全平稳运行具有着重要意义。本文研制的基于DSP的滚动轴承状态监测和故障诊断装置,能够脱离上位计算机独立运行,对滚动轴承的温度、转速和振动状态信息进行实时监控,通过小波包分析与BP神经网络相结合的方法进行故障诊断,并将状态信息和诊断结果显示在LCD液晶屏上。采用TI公司的高性能32位数字信号处理器TMS320LF2407A为核心CPU,具有多达16通道的AD转换器,完成加速度信号、温度信号、转速信号调理电路和LCD液晶显示电路的设计。在DSP上应用的故障诊断算法采用了小波包分解对振动信号进行精确细分,然后求出各频段能量值并归一化处理得到能够反映轴承状态的特征向量,再利用BP神经网络进行故障识别,从而实现了滚动轴承故障的智能诊断,摆脱了对专业测试人员的依赖,便于工业现场应用。在硬件电路设计和故障诊断算法研究的基础上,完成各功能模块的程序设计和调试。对于小波包算法部分,首先采用Matlab平台实现,调试成功后再采用C语言在DSP上实现,降低了软件开发难度。通过实验和调试,实现了智能故障诊断算法的准确运行,并完成对故障诊断系统的实时性能分析。本装置能够脱离计算机独立运行,满足现场监测和诊断的要求。
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