基于落锤动标装置信号采集电路的设计

根据落锤动态标定装置的工作原理,提出了一种改进标定方法,依据此标定方法的需要设计了一套对多路瞬态信号采集的硬件控制电路.信号采集电路主要由硬件电路控制信号的转换,信号转换速度不受MCU工作速度的限制,工作中信号采集的速度和采集的数据点数都可以通过MCU进行设置,本硬件控制电路主要基于CPLD来实现.     

基于落锤动标装置信号采集电路的设计

根据落锤动态标定装置的工作原理，提出了一种改进标定方法，依据此标定方法的需要设计了一套对多路瞬态信号采集的硬件控制电路。信号采集电路主要由硬件电路控制信号的转换，信号转换速度不受MCU工作速度的限制，工作中信号采集的速度和采集的数据点数都可以通过MCU进行设置，本硬件控制电路主要基于CPLD来实现。     

基于LabWindows/CVI技术开发虚拟动态应变测试系统

鉴于虚拟仪器技术在机械工程领域具有广阔的应用前景,采用嵌入式MCU控制技术及最新的USB总线数据采集技术设计完成了程控动态应变测试系统.利用LabWindows/CVI软件设计方法,构建出了图形逼真、功能强大的虚拟式动态应变测试系统.该系统的软件含盖如下功能模块:建立标定文件模块,单通道示波模块,多通道示波模块,数据采集模块,历史数据回放功能模块,实现了对应变信号的采集、处理、分析和显示,系统可对多类型参量进行实时测量,将信号的采集和处理一体化,数据和结果实现可视化.同时对仪器功能进行了测试验证实验.     

AR模型功率谱估计在金刚石研磨振动信号分析中的应用

在金刚石弹性浮动研磨过程中,研磨装置源自内部和外部的振动将导致金刚石与研磨盘产生多余的相对运动从而影响研磨质量。从加工过程采集的信号中识别出相关振动因素能够为改进研磨过程提供依据。本文针对有限采集数据,为有效识别振动信号,首先对采集的数据进行小波降噪处理,其次采用AR模型进行数据处理,通过功率谱估计提高识别精度,对研磨振动信号进行模型参数估计并识别出主要振动频率。     

分布式可扩展Internet远程监控系统的实现

本文介绍了一种以Dallas半导体公司DS80C400为核心的分布式可扩展的Internet远程监控系统的实现。系统采用可扩展模块化架构,可同时采集若干个通用传感器信号。传感器模拟信号经前级处理、AD转换和分布式MCU处理后。由核心MCU采集各设备数据,再以可浏览器访问的动态网页形式与用户进行交互。系统提供远程监控和满足预设条件告警等功能。本系统采用Real-Time操作系统提高了系统的稳定性和实时性。     

基于改进BP网络的管道安全监测技术研究

管道安全监测技术能够对管道安全构成威胁的行为进行早期监测、定位和预警,对管道周围目标进行正确的分类识别是其中的关键.采用地震信号传感器对管道周围的人、车辆等目标发出的震动信号进行采集,通过对信号特征的分析,实现震动信号的特征提取和关联,在特征级实现目标特性融合,并提出一种改进的神经网络方法进行融合及分类识别,在对实际目标信号的处理中得到较好的效果.     

基于CPLD的浪涌信号检测模块设计

介绍采用CPLD和AD9240进行雷击浪涌信号检测电路的模块设计。该模块通过具有14位的AD9240对衰减过的浪涌信号进行采集,通过CPLD协调控制将数字信号存SRAM中,并通过MCU读取SRAM数据,保留较大值后传给上位PC机,最后将处理后峰值用数码管显示。     

基于容错技术的六通道ABS系统设计

采用容错技术,通过2个MCU之间的CAN通讯的消息应答机制,设计了具有容错功能的六通道ABS系统。2个MCU同时接收和处理来自车轮传感器的轮速信号和故障诊断信号。如果主控MCU处于正常工作状态的时候,另一个MCU则处于备用状态,且实时地通过CAN总线和主控进行通讯,对其进行监控。如果主控MCU处于故障状态的时候,备用MCU立即接替主控MCU进行工作,以提高六通道ABS系统的可靠性。     

基于TCS3200的多路颜色采集系统设计

新一代的数字颜色传感器TCS3200具备可对颜色实现快速和高精度识别的特点。传感器上有独特的片选引脚,当选择需要的颜色传感器时,其他的颜色传感器是不工作的,采集信号时可以抑制其他传感器工作带来的不利影响,实现了颜色的多路颜色采集。为了防止微控制器（MCU）控制多路采集的信号的不稳定性,提出了采用数据采集卡来采集颜色信息,只需要通过上位机提供地址信号来指定某一个颜色传感器工作。经验证,其采集同一物体颜色的波动性在3%以内,稳定性较好。     

基于C8051F060的高速采集存储设计

针对目前大多数采集系统采用前端采集和后台存储处理的设计方式导致的系统硬软件庞大、成本高等问题,提出了在一些对数据实时处理要求不高的应用场合,采用MCU直接将采集数据存储成PC机识别的文件格式设计,可以大大减小系统体积和降低成本;给出了基于C8051F060的CF卡文件系统的硬软件实现过程.实验结果表明该设计完全满足大功...     

非整周期采样信号频率估计的相频匹配方法

为提高非整周期采样信号的频率估计精度,提出一种非整周期采样信号频率估计的相频匹配方法。首先,为抑制信号非整周期采样对自相关的影响,对采样信号进行加窗自相关;其次,根据加窗自相关信号初相位为零的特点生成参考信号,实现参考信号与加窗自相关信号的相位匹配;最后,根据柯西不等式,利用参考信号和加窗自相关信号构造反映参考信号和加窗自相关信号频率匹配程度的误差函数,误差函数最小值对应的频率即为信号频率估计值。计算验证和LFMCW雷达测距实验表明该方法不受信号非整周期采样的影响,有效地提高了非整周期采样信号的频率估计精度,改善了LFMCW雷达的测距精度。     

Cyclostationary modelling of rotating machine vibration signals

This paper is dedicated to modelling rotating machine signals as cyclostationary processes, with strong emphasis on the peculiarities and pitfalls that this issue implies. The objective is to demonstrate that machine signals require specific processing that are much more subtle than for communication signals—from which the paradigm of cyclostationarity was originally issued from and developed for. First, different types of cyclostationarity embracing a multitude of rotating machine signals are distinguished. In particular, the importance of considering pure rather than impure cyclostationarity is stressed out. Next, the relationships between angle and time cyclostationarity are investigated and some useful results are derived. It is shown that vibration signals exhibit cyclostationarity if and only if the random speed fluctuation of the machine is periodic, stationary or cyclostationary. Finally, a comprehensive methodology is proposed for processing actual cyclostationary signals: three typical examples dealing with vibration signals of an IC engine, a gearbox and a rolling element bearing are presented, each of them being characterised by a different type of cyclostationarity. The methodology proposed in this paper is general enough and may serve as a guideline for modelling and analysing other types of rotating machine signals, such as pressure signals, electric signals, etc.     

高阶统计量在故障诊断中的应用研究

近年来,国内外有关轴承的研究表明,轴承的振动与噪声对机电设备的寿命有着重要的影响。其中,故障信号的提取是一个关键问题。在轴承、齿轮等零件的故障诊断中,常常应用包络分析提取冲击信号,但当信噪比很低及故障信息十分微弱时,包络分析往往也很难获得满意的结果。本文以轴承为对象,在提取包络信号的基础上,进一步计算包络信号的高阶统计量估计值,成功地将滚子故障和外圈故障等信号进行了分离,效果十分明显。     

基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取

基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中,无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明:尽管某些故障信号有时极其微弱,EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取,从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。     

数控车床加工过程中的刀具声发射试验研究

利用SWAES声发射检测仪提取数控加工过程中金属切削声发射信号,对信号进行频谱分析,找出主要频段,并利用金属切削过程中的声发射模型及试验数据,对影响声发射信号的因素进行分析,指出进给速度和主轴转速对声发射信号影响较大.     

正则化自适应匹配追踪电能质量数据重构方法

为了有效改善传统方法应用在电能质量信号的采集和压缩方面所面临的资源浪费以及重构性能较差等问题,提出了一种基于正则化自适应匹配追踪的电能质量数据重构方法,此方法利用压缩感知理论,对电能质量信号进行采样和压缩并行处理。首先,对感知矩阵中的原子进行一次挑选并且计算相关系数,将挑选出的原子索引值存入至候选集中。然后,在电能质量信号稀疏度K不作为先验条件的前提下,对候选集中原子的数目进行自适应地调节,并运用正则化的处理过程完成支撑集的二次挑选,用步长逐步逼近信号的稀疏度进而准确重构出电能质量原始信号。仿真实验结果表明,信号的重构精度高于98.2%,并且能够保存原始电能质量信号大部分能量,重构信噪比高,均方误差小。     

盲源分离方法在旋转机械故障诊断中的应用

在旋转机械故障诊断中,从被监测机器测得的振动信号除噪声干扰外,还常混叠有其它机器的振动。由所测得的此混叠信号中分离出被监测机器的信号,并降低噪声的影响,是提高故障诊断准确性的基础。这里采用四阶累积量迫零算法对机器振动信号进行分离,通过仿真信号及实验室实测振动信号的分离验证,此方法是有效的,可作为旋转机械故障诊断的信号预处理方法。     

基于组合RNN网络的EMG信号手势识别

肌肉计算机接口(MCI)系统是虚拟现实、人机交互研究的热点之一,其核心问题是EMG肌电信号分类,因而MCI系统可以与深度学习方法有效结合。表面EMG信号分为高密度瞬时信号与稀疏多通道信号,前者类似于图像,可以采用CNN网络处理;本文应用RNN网络对后者进行研究,并利用MYO臂环实现了相应MCI系统。稀疏多通道EMG信号是不定长时间序列信号,前后时间相关性高,采用RNN网络进行分类。通过对原始信号进行时域、时频域、频域特征拓展,获得原始信号的多流特征序列,并提出两类组合RNN网络架构处理相应多流信号。用户依赖时算法准确率达90.78%,非用户依赖的人群测试中手势识别准确率达78.01%,实时动作识别准确率达82.09%,算法能在61.7毫秒内识别手势动作。本文所提出的组合RNN网络方法可以有效区分基于EMG信号的不同动作,且所设计的MCI系统用户泛化性与工作实时性表现好。     

基于角域平均和倒阶次谱分析的齿轮箱故障诊断

本文研究旋转机械非稳态信号的分析方法。对等时间间隔采样的齿轮箱振动信号,利用插值算法实现角域重采样。为了抑制与工频无关的噪声信号以提高信噪比,对重采样信号进行了角域平均。将倒频分析引入阶次分析中,以检测出功率谱中难以辨识的周期性。以上方法成功地识别了齿根裂纹故障,说明了对旋转机械非稳态信号进行角域平均和倒阶次谱分析的可行性和有效性。     

PLC对输入模拟量的一种处理方法

针对小型机或整体机PLC无法处理模拟量的问题，提出应用双斜式A／D转换器的原理，利用常用的器件组建A／D转换器，再利用PLC的内部的计数功能，将模拟量转换成时间量，在原有的不能处理模拟量的可编程控制器上，实现用很少的输入点数完成模拟量的处理。提高了系统的性价比。已将此方法成功地应用于电弧炉控制系统中。