基于STM32F103的直流无刷电机电流控制

针对直流无刷电机驱动板功率管开关和分立元件温漂对电流采样精度的影响,采用PWM半波中断匹配电流采集,以STM32F103芯片为处理器,通过内部AD转换功能,实现电机电流AD转换与PI控制,并给出电流AD转换程序设计。最后采用无线模块实时记录电机各项运行数据,验证了该方法可实现直流无刷电机电流精确控制。     

基于单片机的直流电动机的信号采集系统设计

装甲车辆起动过程中,直流电动机部分容易发生故障,传统的电机诊断方法都是定期制定维修计划,这种检修方式容易造成维修不足、维修过量以及盲目维修的问题,为了深入分析电动机故障发生时的参数信息的变化,构建一套能够采集电机运行参数的系统,对采集电枢电流和振动信号进行时频域分析,能够反映故障发生的特点;该系统以STM32103C8T6为主控芯片,设计了电流、振动信号采集电路,信号调理电路,对A/D转换模块、数据存储模块进行了编程实现,能够对直流电动机的电枢电流和振动信号进行实时采集,并将数据保存到上位机中进行后续的调用处理;通过测量对比直流电动机起动过程轴承部位发生不同故障时的电流和振动信号,利用MATLAB仿真实现时域内的信号显示,并在MATLAB平台中,编程实现了振动信号的时频域分析;仿真结果表明,该采集系统能够准确测量信号,具有成本低,体积小,精度高等优点,能够为故障特征提取提供较好的数据基础。     

一种基于STM32的弱磁信号检测和处理系统

设计了一种弱磁信号检测和处理系统,用高精度低功耗STM32芯片控制双轴磁阻传感器和模数转换芯片对地磁信号进行采集和转换,通过SPI接口将数据送至上位机处理数据,并在用户界面上实时显示系统当前磁角.经过实验验证和分析,本系统可以成功地应用于弱磁信号的检测与处理,证明了该系统的可行性和实用性.     

基于AD7606的智能电网数据采集系统设计

鉴于智能化变电站设备中的多路电流和电压的测量和监控需求,设计了一种基于AD7606的多通道数据采集系统。详细介绍了16位、8通道模数转换芯片AD7606的工作特性及常用工作方式设置,以此为基础设计了以现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)为核心控制器的模/数转换的控制和信号传输的软件代码。该系统可通过串口总线与PC之间实现数据交换,适用于智能电网中电力系统参数的采集。     

基于AD7606的多通道数据采集系统设计

针对DSP芯片TMS320F2812自带的AD转换模块不能满足同步采集电流和电压参数要求的问题,设计了一种基于AD7606的多通道数据采集系统。详细介绍了系统中电压/电流输入电路、输入滤波电路、AD7606与TMS320F2812接口电路、AD转换程序的设计。测试结果表明,与TMS320F2812自带的AD转换模块进行AD转换的结果相比,采用AD7606进行AD转换的结果精度高、误差小,适合高精度AD转换电路。     

振动数据采集无线组网监测系统

针对工厂设备在工作过程中可能损坏的情况，设计了一套以STM32为主控的振动信号采集系统，并应用ZigBee无线通信模块进行数据传输，实现对设备滚动轴承的实时监测。首先通过加速度传感器获取振动数据，然后经过信号调理和A/D转换后存储，最后通过ZigBee组网无线传输的方式在数据处理终端对数据进行处理分析，实现机器故障监测功能。通过滚动轴承模拟试验台测试，该系统可以实现振动信号的采集；通过对数据以CEEMD与峭度系数分解重构后进行包络分析，提取故障特征频率。该系统可以应用于设备的异常振动监测。     

基于STM32的电机实时状态监测系统设计

针对电机发生故障无法精准定位这一问题,设计一款基于STM32F407的电机状态监测系统。首先,系统利用加速度传感器ADXL345与温度传感器DS18B20采集振动信号和温度信号;其次,将预处理后的数据通过快速傅里叶变换得到相应的频域数据;最后,将全部数据通过串口传输到屏幕上进行显示。实验结果表明：系统具有良好的实用性,不仅能够实时采集电机运行状态,还能将数据以直观的形式显示,以便工作人员随时查看。     

基于DE0-Nano的多通道模拟信号采集系统设计

在智能电网的设计过程中,需要采集数据信号,为在高速采集过程中数字控制系统AD转换速率相同的情况下,使数据采集系统硬件电路得到简化,笔者设计了一种基于DE0-Nano的多通道模拟信号采集系统。详细介绍了以DE0-Nano为核心控制器的16位、8通道模数转换AD7606软件代码设计与实现。最后采用Signaltap Ⅱ逻辑分析仪对AD7606多通道数据进行实时采集、显示,对其精度进行验证。     

基于STM32的故障电弧监测方案设计

针对电力系统发生故障时异常的电弧和温度,设计基于STM32的监测方案。通过各种传感器和外设采集数据,利用STM32平台对测得的数据进行分析,从而降低电气火灾的发生概率,减少经济损失。故障电弧的电流通常伴随着过零点出现“平肩”,即零休现象,存在高频谐波,还会发生火灾,同时周围温度会升高。利用电流传感器以及温度传感器,将测得的信号数据输入STM32芯片;经过A/D转换后计算分析,再实时将数据通过LoRa模块上传至云平台进行预警。     

轴承振动信号采集分析系统设计与实现

准确采集振动信号信息是轴承故障诊断的关键,利用传感器采集振动信号数据,经A/D转换后传输至STM32微控制器,STM32控制Wi-Fi模块将数据发送至PC,采用局部均值分解(LMD)方法对采集的振动数据进行分析处理,实现对滚动轴承运行状态的远程监控.实验结果表明:系统能够对滚动轴承振动信号进行精准采集和分析,传输性能好、速度快,适合在工业行业推广使用.