基于ARM架构的多通道振动信号采集与故障诊断系统设计

针对传统采集模块动态范围小、采样精度低、采样通道少等问题，设计了一套基于ARM架构的多通道振动信号采集与故障诊断系统。该系统硬件部分由STM32核心控制单元、压电式加速度传感器、信号调理模块和A/D转换模块组成，软件部分采用Visual Studio进行上位机设计。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通过网口模块将数据发送至PC。将振动信号通过传感器采集上来，对振动信号小波去噪然后进行时域和频域分析，分析获取传感器信号特征，根据振动信号振幅的有效值以及振动信号的频谱来实现故障诊断。并与普通得数据采集卡做了误差对比，实验结果表明：本文设计的系统可以达到97 dB的大动态范围信号采样，精度更好，有良好的实际应用价值。     

风电机塔架连接螺栓超声波探伤系统发射技术

风力发电机塔架的连接螺栓是风电机组的重要连接零件,为防止发生灾难性事故,定期对其进行检测是必要的.超声检测(UT)是一种无损检测方法,具有非破坏性、全面性、全程性的特点,.超声波探伤系统包括发射、接收、AD采集、STM32主控等模块,发射模块是探伤系统中的关键部分,对风电机塔架连接螺栓超声波探伤系统发射技术进行研究具有...     

基于单片机的风机在线检测装置设计

针对工业系统常用的风机,设计了一套检测装置,实现了对风机各种参数的在线检测以及数据远程传输.以STM32F 103微控制器为核心,实现对风机风速、风压、震动等参数的在线检测.为了实现数据的远程传输,使用ML302为核心的数据模块,通过4G网络实现装置与数据平台的数据交互.实验表明,该装置可以实现远程对风机运行情况的实时...     

基于STM32的动平衡振动信号采集系统设计

提出了一种基于STM32的嵌入式系统对振动信号采集的设计方案。阐述了设计此采集系统的必要性,并从硬件方面介绍分析了信号调理模块和通讯模块,在软件方面介绍了应用程序。最后,对采集数据进行了实验分析,检测该设计的准确性和可靠性。     

基于改进的多元离群检测方法的风机齿轮箱早期故障诊断

针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。     

基于STM32F407与LoRa的矿下采空区环境智能检测系统

为解决煤矿采空区易发生自燃的问题,系统使用STM32单片机搭配LoRa无线通信模块、温湿度检测模块和气体检测模块,设计矿下采空区环境智能检测系统,成本低、可靠性高.该系统通过检测模块实时监测采空区的环境数据,通过通信模块将数据发送至地面,实现了对采空区环境的追踪及对自燃风险的预警,避免采空区自燃造成的人员伤亡和财产损失.     

基于STM32F407的风机故障检测远程振动信号采集方法

针对工业上风机故障检测的远程振动信号采集需求,设计了一种基于相关算法的远程振动信号采集方法;STM32F407微控制器使用基频脉冲信号作为相位计算的基准,并使用64倍频脉冲信号作为模数转换的触发源,使振动频率无论如何变化采样频率都始终保持为振动频率的64倍;STM32F407微控制器完成采集后使用相关算法计算幅值和相角并通过SIM900A通信模块直接将结果和振动数据经由GPRS网络传输给上位机。实验表明,该方法可以实现振动信号的高精度远程采集。     

风电机组传动系统振动监测研究进展

振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先,分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程,重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标;然后,分析指出解决现役风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障预示,重点介绍了泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障预示方法;最后,从系统架构、数据采集配置及监测分析方法等方面分析了现有的风电机组传动系统振动监测系统的功能与特点,指出了基于多源信息融合的大数据预测分析与智能维护将是风电机组健康管理的重要发展趋势。     

基于4G模块的高精度倾角测量系统设计

针对户外风电机组等设施组建局域网困难,但又需实时远程监控其倾角的问题,设计了一种基于4G模块的远程无线高精度倾角测量系统。该系统以STM32F103单片机为数据处理核心,SCA100T-D01双重轴倾角传感器为塔架倾角数据测试工具,测试数据由4G模块远程发送给基于QT开发的上位机交互界面。实践表明,该系统倾角测量精度高,分辨率高达0.002 5°;实现了远程测量。     

风电机组传动系统故障诊断平台开发

风电机组传动系统结构复杂,其振动故障主要涉及到滚动轴承、轴和齿轮箱等关键部件,分析了各个结构部件的典型故障和失效形式,给出了故障机理及对应的振动信号特征。振动信号作为风电机组传动链故障特征信息的载体,能够有效反应风电机组传动链的相关故障,针对风电机组中存在大量的暂态和非稳态信号的特点,提出通过小波变换进行频率提取。设计了基于测量单元下位机+基于PC上位机架构的故障诊断系统,信号处理模块由各种基于小波算法的软件包实现,功能强大,系统的可裁减性好。     

基于多采样率的风电多机组远程监测

针对风力机许多部件的振动频率很低,振动监测的风电机组远程状态监测受限于网络速度而难以实现的问题,研究了基于多采样率信号处理技术的多机组远程振动监测。通过对风电机组的振动信号进行二次抽样处理,大大减小了包含风电机组振动信息的数据量。仿真分析表明,在现有网络条件下,可实现风电多机组振动数据的广域网传输,进而可实现风电多机组的远程振动监测。     

蓝牙技术在汽车驾驶盘控制系统的应用

控制系统采用蓝牙模块,主控设备采用STM32F103微控制器,将驾驶盘上触摸按键的信号采集并处理后送入蓝牙芯片进行无线发送;从控设备蓝牙模块接收到主控设备的信号后,从控芯片STM32F103根据不同的信号发送相应的指令通过CAN总线控制车辆导航、车载音响、车窗升降和车灯照明4大系统的操作,同时在触摸液晶屏显示。通过实验证明,本控制系统使大部分操作在驾驶盘上实现,汽车驾驶更便捷更安全,有较高的应用价值。     

基于DSP的风力发电机振动检测系统研究

本文采用了加速度传感器,以DSP为核心设计了风力发电机振动检测系统。系统分为从机和上位机:从机通过加速度传感器检测振动,然后经过8阶低通椭圆开关电容滤波器MAX293进行抗混叠低通滤波,滤波后,传送到DSP进行A/D转换、软件滤波、数据分析、报警设置,完成数字信号处理,再通过现场总线中的CAN总线将处理后的数据传输给上位机存储和显示。保证采集、传输的速度快,精度高,上位机监控软件Labwindows/CVI能显示采集到的实时数据,系统工作可靠,为风场的风力发电机安全运行提供了保障。     

基于STM32的便携式心电信号测量仪的设计

本设计是基于STM32处理器,通过双导联体表测量方式获取人体的心电信号,经前级模拟信号处理后再经STM32数字化处理,得到清晰、稳定并能够反映人体实际心电特征的生物电信号,具有操作简单、价格低廉、便于携带的优点。     

风力机气动力不对称故障建模与仿真

风力机气动力不对称故障对风力发电机组的安全稳定运行有很大的影响,传统的基于振动的故障诊断方法需要在风力机上安装大量的传感器,成本较高,可靠性也较差。近年来,已有学者采用基于电信号的故障诊断方法对该故障进行了实验研究,但未对该诊断方法进行理论上解释。笔者研究了气动力不对称故障下的风力机的塔架振动和气动力的耦合规律,阐述了造成电功率波动的机理,指出电功率的波动来源于塔架的振动,建立了整个风力机组故障状态下的模型,仿真得到了故障条件下的塔架振动信号与电功率信号,对仿真得到的振动信号与电信号进行信号处理。结果显示其中均出现了叶轮旋转的一倍频分量,与德国ISET等实验研究的结果相符,对开发新的故障诊断算法具有重要意义。     

基于STM32的扭矩扳手检定装置的设计与实现

针对PLC扭矩扳手检定装置工作效率低,系统稳定性差,本文设计研发了一种新型全自动的扭矩扳手检定装置。该装置有五个扭矩传感器,可检定0-3000 N·M内的扭矩扳手。采用高精度采样模块对信号过滤隔离后传给主控制模块,并对数据进行分析处理;利用RS232传递给电机驱动模块和触摸屏,三个模块分别采用STM32作为主控制器集成为一个主控制板。测试表明,该装置系统稳定性好,抗干扰能力强,大大提高了工作效率和检定准确度。     

风力发电机组故障诊断与预测技术研究综述

随着风力发电机组装机容量的快速发展,累计运行时间的持续增长,风电机组的维护问题日益突出,迫切需要研发有效的风电机组故障诊断与预测系统。从故障诊断和故障预测两个方面,归纳风力发电机组的主要故障特点;针对故障诊断难点问题,分析和总结基于振动、电气信号分析和模式识别算法的故障诊断方法的研究现状,指出各种方法的技术特点、局限性和今后的发展趋势;针对风电机组中机械结构和电子系统性能退化的各自特点,归纳当前的研究进展,提出物理失效模型和数据驱动模型融合的故障预测方法;最后,归纳了利用风力发电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据进行故障诊断与预测的最新进展及需要进一步研究的问题。     

基于TMS320F2812的电动机控制故障检测模块的设计研究

TMS320F2812应用范围广阔,在信号处理模块的应用中占有重要地位,通过研究,对其在故障检测扩展应用方面作了进一步的阐述,明确了该检测模块的实用性和价值推广性。由于TMS320F2812是32位定点DSP,处理信号能力很强,有很高的运算速度和运算精度的高级芯片,因此使电动机控制功能故障检测模块系统具有强大的数据处理能力、数据统计和分析能力,同时又具有良好的稳定性,从而使该模块具有极大的扩展性和实用性。     

分散式风电机组复杂风况下阵风控制及载荷优化设计

讨论了分散式风电机组在大湍流强阵风复杂工况下的稳定性问题和阵风检测方式,分析了风电机组的气动特性和传动链模型。针对风电机组在阵风时的过速、过功率、振动过大问题,在传统变桨控制的基础上进行优化,提出动态变桨 ＰＩＤ 增益调节的阵风控制方法,并通过外部控制器编程实现并在 ＧＨＢｌａｄｅｄ软件上进行仿真。结果表明,该方法能够提高机组的稳定性和适应性,并有效降低复杂风况下分散式风电机组关键部位的极限载荷。     

基于ARM的配电柜数字化技术研究

配电柜是供配电系统中最重要的基础电气设备.为适应当今电网智能化发展方向,研究了配电柜数字化总体方案.针对配电回路实现数字化,开发了基于STM32F103微处理器的回路检测专用模块,采用互感器和传感器检测回路电气量信号以及开关状态、母线接头温度、柜内环境温湿度等,并通过CAN总线与上层监控设备通信互联.实际应用表明:其可靠性高,实用性好.