基于DSP的滚动轴承状态监测和故障诊断装置研制
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题来源及研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国内外滚动轴承故障诊断技术的发展 | 第9-10页 |
| ·滚动轴承故障诊断分析方法 | 第10-11页 |
| ·小波分析与神经网络在故障诊断中的应用 | 第11-12页 |
| ·基于DSP 的实时信号处理技术 | 第12-13页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于DSP 的滚动轴承诊断系统硬件设计 | 第15-30页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·硬件系统总体设计 | 第15页 |
| ·数据处理模块 | 第15-18页 |
| ·核心处理器的选择 | 第15-17页 |
| ·TM5320LF2407A 主要技术指标 | 第17-18页 |
| ·存储器模块的扩展 | 第18-20页 |
| ·信号调理和数据采集模块设计 | 第20-26页 |
| ·加速度信号调理电路的设计 | 第20-21页 |
| ·温度信号调理电路的设计 | 第21-23页 |
| ·转速信号调理电路的设计 | 第23-24页 |
| ·模数转换电路 | 第24-26页 |
| ·液晶显示模块的设计 | 第26-29页 |
| ·硬件电路设计与调试 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 滚动轴承故障诊断算法的分析与研究 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·滚动轴承典型结构和故障特征频率 | 第30-31页 |
| ·小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第31-36页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第31-33页 |
| ·小波包分解算法 | 第33-34页 |
| ·基于小波包分解的滚动轴承故障特征提取 | 第34-36页 |
| ·BP 神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第36-40页 |
| ·输入层和输出层的设计 | 第37-38页 |
| ·隐层节点数的确定 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 滚动轴承故障诊断算法的DSP 实现 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·DSP 的软件开发工具 | 第41-42页 |
| ·程序设计语言和方法 | 第42-44页 |
| ·滚动轴承故障诊断系统程序模块设计 | 第44-49页 |
| ·系统初始化程序 | 第44-45页 |
| ·信号采集模块程序 | 第45-47页 |
| ·数据处理模块程序 | 第47-49页 |
| ·故障识别模块程序 | 第49页 |
| ·液晶显示模块程序 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 DSP 故障诊断系统的性能实验 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·故障特征提取方法的可行性验证实验 | 第51-54页 |
| ·实验数据的获取 | 第51-52页 |
| ·故障特征提取方法的可行性验证 | 第52-54页 |
| ·小波包分解提取故障特征的程序检测实验 | 第54-55页 |
| ·滚动轴承故障诊断系统性能分析 | 第55-59页 |
| ·滚动轴承故障诊断系统性能测试方法 | 第56-58页 |
| ·滚动轴承故障诊断系统性能测试结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
