基于CF卡和SPCE061A的文件系统

介绍了CF卡的基本结构和工作原理．设计了SPCE061A与CF卡的接口电路和系统软件，按照FAT16格式实现了基于SPCE061A的CF卡文件系统．并在汽车行驶记录仪的数据存储中得到应用。     

能识别舞曲节奏的智能机器人

本文介绍了一种基于凌阳十六位单片机SPCE061A,能识别不同节奏舞曲的智能机器人。凌阳SPCE061A单片机内部集成了专门处理语音信号的ADC、DAC、AGC等电路,能非常方便地实现对麦克风音乐信号的放大和采集。在数据处理时,对采集的数据进行FFT变换,并由此来识别不同舞曲的节奏,并利用变址法和离散傅立叶变换系数WN程序化等方法进一步提高FFT变换的计算的速度。利用这种方法,通过多次试验能实现对慢三和慢四舞曲的识别。     

基于SPCE061A智能小车机器人语音播放系统的研究

设计了基于SPCE061A控制器的智能小车机器人语音播放系统,介绍了SPCE061A的内部资源和语音播放原理,详细阐述了系统的硬件基础,并以流程图的形式描述了通过调用语音函数库中的函数开发语音播放系统的过程.实验结果表明,使用8kHz的采样率时,智能小车语音播放系统运行良好.     

基于SPCE061A的智能车模语音控制系统

设计了一种基于凌阳公司SPCE061A的智能车模语音控制系统。语音控制对人机交互的智能系统具有重要价值，根据语音识别的基本原理利用SPCE061A开发板设计的这套语音控制系统，经反复试验，证明识别准确率高，控制效果好。另外，只有经过训练的特定人发出语音命令，系统才响应，因而保密性较高。文中给出了系统的硬件设计以及软件结构，实验表明这种应用是成功的。     

基于nRF905的温度数据无线采集系统的设计

设计了一种由单片机SPCE061A和射频芯片nRF905模块所构成的嵌入式温度数据无线采集系统。介绍了系统的具体工作流程,给出了无线数据采集部分和无线主机部分的硬件结构逻辑框图。在软件设计上,采用了C语言编程,并在此基础上给出了射频芯片的工作流程,最终实现了嵌入式的数据无线采集系统的设计。     

基于DDS的信号发生器

本文设计一种基于直接数字频率合成技术(DDS)的信号发生器。系统由SPCE061A单片机产生命令控制字和10kbps码元,AD9850产生正弦信号和FM信号,利用模拟开关4051实现调制度ma的程控和ASK/PSK信号。该系统具有波形失真度小,频率范围大且稳定等特点。     

浅谈PID调节在温度控制系统中的应用

针对传统的定点开关控制温度会有误差的现象,设计了一种水温控制系统,以SPCE061A为核心控制器,结合Pt100传感器进行水温采集,并且对采集到的温度值进行PID运算处理,实现了对水温的控制.     

基于SPCE061A实现的语音数控电源

本文通过选用一教具有语音功能的单片机(SPCE061A)设计并实现了一台数控直流稳压电源.该电源的输出电压在0～ 9.9V的范围内,通过按键可以实现步进0.1V和输出电压预置,同时结合SPCE061A单片机在语音方面的优势,还可以实现电压播报和语音控制的输出电压预置.在保证数控电源基本功能的条件下,增强了系统的人性化环境.     

基于SPCE061A的CAN智能节点研究应用

介绍一种采用独立CAN控制器SJA1000和16位单片机SPCE061A组成通信系统的实现方法.重点叙述基于CAN控制器SJA1000和SPCE061A的硬件电路设计,讨论软件设计中的时序问题,最后给出专门针对SJA1000的操作函数及其在煤矿中的应用.     

基于SPCE061A的RLC测试仪的设计

系统是通过凌阳16位单片机SPCE061A测量电阻、电容和电感对应振荡电路所产生的频率来实现各个参数的测量。其中电阻和电容是采用555多谐振荡电路产生的,而电感则是根据电容三点式产生的。SPCE061A的定时器可以利用外部时钟源来计数,文章将RLC测量电路产生的频率作为单片机SPCE061A的时钟源,通过计数可以计算出被测频率,再通过该频率计算出各个参数。该系统采用单片机控制,具有测量精度高,便于使仪表实现自动化,而且还加入语音播报的功能使其更加智能化。     

变风速条件下风力机轴承故障特征提取

针对风速变化条件下风力发电机轴承故障特征的检测问题,提出了一种基于灰狼优化( GWO )和双稳态杜芬振荡器的随机共振( SR )的故障特征提取方法.首先,根据风速估计故障特征信号的频率,通过合适的采样频率采集风力发电机的振动信号并对采集的信号做归一化处理.随后,根据风速尺度引入变换系数对频率 时间尺度进行变换.此外,利用灰狼算法方法将杜芬振子的阻尼比和系统参数调整到最优值.最后,通过杜芬系统和尺度恢复获得可识别信号.结果表明,所提出的方法能提取原始信号中的故障特征信号.     

电力系统信号与数据的压缩传感技术综述

随着智能电网建设及电力系统自动化、智能化水平的不断提高,电力系统信号分析与数据处理方法在电力系统中的重要作用进一步凸显。压缩传感(CS)是一种基于信号的稀疏特性,将利用奈奎斯特采样定理的信号采样过程转化为基于优化计算恢复信号的观测过程的新兴信号处理方式,并广泛应用于信号/图像处理、医疗成像与无线通信等领域。基于压缩传感的电力系统信号分析与数据处理方法具有采样速率低、高压缩比,以及便于提取信号特征等优点,因而,在电力系统中具有广泛的应用前景。描述了压缩传感理论框架,并对该理论在电力系统信号分析与数据处理中的应用进行详细综述,其中主要围绕电能质量分析、故障分析、电力系统模态识别、电力系统预测、数据传输,以及智能电网等方面进行评述,并结合压缩传感在电力系统信号分析与数据处理领域的发展状况,对其发展前景进行展望。     

机车走行部故障在线诊断的特征分析方法研究

在讨论特征分析方法原理的基础上，针对机车走行部故障在线监测过程中存在的信号分析与处理问题，运用整周期等角度采样方法将时域振动信号转换为角域信号，采用FFT变换将角域信号变换为对应的特征频谱，通过谱估计、谱图分析得到机车走行部各零部件的故障特征谱值，再根据该特征谱值识别机车走行部各零部件的故障。然后，根据机车走行部故障诊断的实际需要，设计了一套基于特征分析方法的机车走行部故障在线诊断系统。实验结果表明，该方法能准确、可靠地识别机车走行部故障。     

船用机械设备故障诊断系统研究与开发

为了解决船用设备运行的可靠性这一问题,在工控机等硬件设备上开发了基于C#平台的船用机械故障诊断系统。首先,构建了工控机、信号调理器等硬件组成部分;在此基础上,采用C#编制了采集卡接口、信号处理方法、图形绘制等程序;最后进行了调试并应用于船用现场试验。结合齿轮故障设备模拟试验台,运用故障诊断系统采集信号,利用信号处理软件分析了正常齿轮与磨损齿轮的时域波形和频谱波形,分析了断裂齿轮的细化频谱的边频带,以此识别出了各类齿轮失效所在位置和原因。研究结果表明,船用机械设备故障诊断系统对于故障齿轮的检测具有有效性和可行性,同时该结果为利用故障诊断系统对轴承、柴油机等其他故障设备的诊断开发过程奠定了基础。     

基于ARM的便携式导弹武器液压系统故障诊断仪设计

为提高导弹的生存能力,设计一种基于ARM1176JZF-S内核和Linux操作系统的便携式导弹武器液压系统故障诊断仪。介绍了系统的软硬件架构,并详细讨论了信号采集、A/D转换、供电方式、故障诊断算法、用户界面等关键技术。该系统通过采集液压系统的压力、流量、温度、振动等信号对液压系统故障进行诊断,采用基于案例和神经网络的混合推理机制作为故障诊断方法。应用结果表明,该诊断仪能够快速、有效地实现液压系统的故障诊断。     

电力系统电压电流相量的快速同步测量算法研究

研究一种基于已知信号模型的相量快速同步测量算法.这种算法在已知信号模型的基础上,通过确定时间间隔的采样值求取相量参数,计及了衰减直流分量,计算速度快,能够在电力系统故障和振荡情况下测量电压电流相量参数,适用于同步相量测量单元(PMU)和继电保护装置.算例表明,算法正确有效,计算速度和精度令人满意.     

Enhanced detection of rolling element bearing fault based on stochastic resonance

Early bearing faults can generate a series of weak impacts. All the influence factors in measurement may degrade the vibration signal. Currently, bearing fault enhanced detection method based on stochastic resonance(SR) is implemented by expensive computation and demands high sampling rate, which requires high quality software and hardware for fault diagnosis. In order to extract bearing characteristic frequencies component, SR normalized scale transform procedures are presented and a circuit module is designed based on parameter-tuning bistable SR. In the simulation test, discrete and analog sinusoidal signals under heavy noise are enhanced by SR normalized scale transform and circuit module respectively. Two bearing fault enhanced detection strategies are proposed. One is realized by pure computation with normalized scale transform for sampled vibration signal, and the other is carried out by designed SR hardware with circuit module for analog vibration signal directly. The first strategy is flexible for discrete signal processing, and the second strategy demands much lower sampling frequency and less computational cost. The application results of the two strategies on bearing inner race fault detection of a test rig show that the local signal to noise ratio of the characteristic components obtained by the proposed methods are enhanced by about 50% compared with the band pass envelope analysis for the bearing with weaker fault. In addition, helicopter transmission bearing fault detection validates the effectiveness of the enhanced detection strategy with hardware. The combination of SR normalized scale transform and circuit module can meet the need of different application fields or conditions, thus providing a practical scheme for enhanced detection of bearing fault.     

SIGNAL FEATURE EXTRACTION BASED UPON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND WAVELET TRANSFORM

It is an important precondition for machine fault diagnosis that vibration signal can be extracted effectively. Based on the characteristic of noise interfused during the course of sampling vibration signal, independent component analysis (ICA) method is combined with wavelet to de-noise. Firstly, The sampled signal can be separated with ICA, then the function of frequency band chosen with multi-resolution wavelet transform can be used to judge whether the stochastic disturbance singular signal is interfused. By these ways, the vibration signals can be extracted effectively, which provides favorable condition for subsequent feature detection of vibration signal and fault diagnosis.     

基于小波包分解的机械振动信号分析

提出了一种新的基于小波包的振动信号故障特征提取方法,运用这种方法对柴油机表面振动信号经过小波包降噪处理,有效地剔除柴油机表面振动信号的噪声干扰,提高信号的信噪比。对降噪信号提取频带能量特征,为神经网络故障诊断提供了新的故障样本。     

基于单电流检测的电动变桨系统容错控制

针对电动变桨系统中常见的电流传感器故障,提出一种基于单电流检测的电动变桨系统变论域模糊容错控制方法。当变桨系统发生单个或两个电流传感器故障时,该方法利用直流母线电流传感器对所缺失的电流信息进行重构,保证三相电流能在任意两个相邻采样周期内得到及时更新,确保闭环系统稳定,并通过自适应阈值故障判断法完成故障相电流传感器的切换及容错。针对调制法引起的重构信号误差及电动变桨系统的主要控制目标,将变论域模糊控制方法应用于速度环,以改善系统抗负载扰动能力,提高容错系统鲁棒性。结果表明,该容错控制方法使得变桨系统在传感器故障情况下,牺牲部分系统性能后依然具有较理想的控制特性,并且该方法的正确性也得到了验证。