基于DSP-SVM的风电齿轮箱故障诊断系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·故障诊断技术的发展及现状 | 第10-11页 |
| ·嵌入式技术在故障诊断中的发展现状 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 风电齿轮箱常见失效形式及故障特征 | 第14-24页 |
| ·概述 | 第14页 |
| ·风电齿轮箱结构及故障类型 | 第14-17页 |
| ·信号和特征量的选择 | 第17-23页 |
| ·时域的特征分析 | 第17-19页 |
| ·频域的特征分析 | 第19-20页 |
| ·统计量对故障特征的描述 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 支持向量机原理及在DSP中的实现 | 第24-44页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·支持向量机原理 | 第24-27页 |
| ·支持向量机的基本思想 | 第24-25页 |
| ·最优超平面 | 第25-27页 |
| ·线性支持向量机 | 第27-28页 |
| ·非线性支持向量机 | 第28-29页 |
| ·支持向量机的算法实现 | 第29-31页 |
| ·支持向量机在DSP中的实现 | 第31-39页 |
| ·Libsvm代码分析 | 第31-33页 |
| ·代码移植问题及解决方案 | 第33-39页 |
| ·支持向量机在DSP中运行实验 | 第39-43页 |
| ·多分量测试数据的实验 | 第39-41页 |
| ·利用实测数据的实验 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于DSP-SVM的故障诊断系统 | 第44-59页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·硬件部分 | 第44-49页 |
| ·芯片 | 第45-46页 |
| ·传感器 | 第46-47页 |
| ·信号调理模块和AD模块 | 第47页 |
| ·外扩存储器模块和SD卡模块 | 第47-49页 |
| ·通信模块 | 第49页 |
| ·软件部分 | 第49-57页 |
| ·硬件驱动 | 第51页 |
| ·采集程序 | 第51-53页 |
| ·滤波程序 | 第53-56页 |
| ·求统计量程序 | 第56页 |
| ·通信程序 | 第56页 |
| ·支持向量机程序 | 第56-57页 |
| ·PC程序 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 行星齿轮箱故障诊断实验 | 第59-68页 |
| ·概述 | 第59-60页 |
| ·实验过程 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文工作总结 | 第68页 |
| ·经验教训和展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
