基于DSP-SVM的風(fēng)電齒輪箱故障診斷系統(tǒng)
基于DSP-SVM的風(fēng)電齒輪箱故障診斷系統(tǒng)【摘要】:本文針對風(fēng)電齒輪箱的故障診斷問題,分析了風(fēng)電齒輪箱的常見故障及其形成機理、利用頻域和時域特征量進(jìn)行故障診斷的方法和支持向量機(S
【學(xué)位授予單位】:中北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TM315;TH132.41
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第一章 緒論9-14
- 1.1 研究背景和意義9-10
- 1.2 故障診斷技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀10-11
- 1.3 嵌入式技術(shù)在故障診斷中的發(fā)展現(xiàn)狀11-12
- 1.4 本論文的主要研究內(nèi)容12-14
- 第二章 風(fēng)電齒輪箱常見失效形式及故障特征14-24
- 2.1 概述14
- 2.2 風(fēng)電齒輪箱結(jié)構(gòu)及故障類型14-17
- 2.3 信號和特征量的選擇17-23
- 2.3.1 時域的特征分析17-19
- 2.3.2 頻域的特征分析19-20
- 2.3.3 統(tǒng)計量對故障特征的描述20-23
- 2.4 本章小結(jié)23-24
- 第三章 支持向量機原理及在DSP中的實現(xiàn)24-44
- 3.1 概述24
- 3.2 支持向量機原理24-27
- 3.2.1 支持向量機的基本思想24-25
- 3.2.2 最優(yōu)超平面25-27
- 3.3 線性支持向量機27-28
- 3.4 非線性支持向量機28-29
- 3.5 支持向量機的算法實現(xiàn)29-31
- 3.6 支持向量機在DSP中的實現(xiàn)31-39
- 3.6.1 Libsvm代碼分析31-33
- 3.6.2 代碼移植問題及解決方案33-39
- 3.7 支持向量機在DSP中運行實驗39-43
- 3.7.1 多分量測試數(shù)據(jù)的實驗39-41
- 3.7.2 利用實測數(shù)據(jù)的實驗41-43
- 3.8 本章小結(jié)43-44
- 第四章 基于DSP-SVM的故障診斷系統(tǒng)44-59
- 4.1 概述44
- 4.2 硬件部分44-49
- 4.2.1 芯片45-46
- 4.2.2 傳感器46-47
- 4.2.3 信號調(diào)理模塊和AD模塊47
- 4.2.4 外擴存儲器模塊和SD卡模塊47-49
- 4.2.5 通信模塊49
- 4.3 軟件部分49-57
- 4.3.1 硬件驅(qū)動51
- 4.3.2 采集程序51-53
- 4.3.3 濾波程序53-56
- 4.3.4 求統(tǒng)計量程序56
- 4.3.5 通信程序56
- 4.3.6 支持向量機程序56-57
- 4.4 PC程序57-58
- 4.5 本章小結(jié)58-59
- 第五章 行星齒輪箱故障診斷實驗59-68
- 5.1 概述59-60
- 5.2 實驗過程60-67
- 5.3 本章小結(jié)67-68
- 第六章 總結(jié)與展望68-70
- 6.1 論文工作總結(jié)68
- 6.2 經(jīng)驗教訓(xùn)和展望68-70
- 參考文獻(xiàn)70-75
- 攻讀碩士學(xué)位期間所取得的研究成果75-76
- 致謝76-77
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