基于嵌入式的齿轮箱故障诊断系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究齿轮箱故障诊断系统的意义 | 第11-13页 |
| ·机械故障诊断的研究现状 | 第13-16页 |
| ·嵌入式芯片发展和应用动态 | 第16-19页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 2 齿轮箱常见故障及信号特征 | 第21-34页 |
| ·齿轮常见故障机理分析 | 第21-23页 |
| ·齿轮典型的故障形式 | 第21-22页 |
| ·齿轮故障的特征信息 | 第22-23页 |
| ·滚动轴承典型故障机理分析 | 第23-26页 |
| ·滚动轴承常见的故障形式 | 第23-25页 |
| ·滚动轴承故障的特征信息 | 第25-26页 |
| ·齿轮箱振动信号的分析方法 | 第26-33页 |
| ·时域分析 | 第26-28页 |
| ·频域分析 | 第28-32页 |
| ·时频分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 经验模式分解（EMD） | 第34-44页 |
| ·EMD 时频分析方法的基本理论 | 第34-36页 |
| ·经验模态分解（EMD）的基本原理和算法 | 第36-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 故障诊断系统总体结构 | 第44-62页 |
| ·芯片 TMS32028335 简介 | 第44-45页 |
| ·系统整体设计方案 | 第45-46页 |
| ·系统硬件设计方案 | 第46-50页 |
| ·模拟量采集模块 | 第46-47页 |
| ·CAP 转速测量模块 | 第47页 |
| ·SD 卡存储 | 第47-48页 |
| ·串口通信模块 | 第48-49页 |
| ·CAN 总线通信模块 | 第49-50页 |
| ·系统软件设计方案 | 第50-55页 |
| ·MatIab 嵌入式算法的代码生成 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 基于嵌入式故障诊断系统的实例应用 | 第62-74页 |
| ·齿轮箱故障试验装置及方案 | 第62-63页 |
| ·实验数据的特征值提取 | 第63-67页 |
| ·BP 神经网络的故障诊断方法 | 第67-68页 |
| ·BP 神经网络的结构原理 | 第67-68页 |
| ·BP 神经网络应用于故障识别的优势 | 第68页 |
| ·BP 神经网络对实验数据故障识别 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 6 结论与展望 | 第74-77页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及所取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
