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基于分形理论的便携式故障诊断系统的设计与开发 总被引:2,自引:1,他引:1
分形理论在振动信号分析中的应用是当前机械故障诊断领域的研究热点。以"ARM+DSP"双CPU结构作为硬件基础,以嵌入式操作系统作为软件载体,构建了基于分形理论的故障诊断系统,实现了信号采集、信号存储、信号分析、波形显示等功能,并以分形维数作为特征量对振动信号进行分析和故障诊断。实验结果证明,基于分形理论的便携式故障诊断仪器性能稳定,通过计算振动信号的分形维数,判断故障的类型,准确有效、实用性强。 相似文献
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微弱信号采集、检测与提取是航天测控领域研究的热点之一,学者们不断探索与研究微弱信号检测的新理论、新方法,以期能更快速、更准确地从大噪声背景中检测出微弱信号;文章介绍了随机共振的基本原理,分析了基于随机共振的微弱信号检测和故障诊断的工程实例,进一步指出了随机共振技术在微弱信号的增强放大和检测中的独特优势,为微弱信号的分析和噪声控制提供了一个新的处理思路。 相似文献
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结合经验模式分解方法和广义维数的特点,提出了基于经验模式分解和广义维数的机械故障诊断方法。先对信号进行经验模式分解,得到内禀模态函数,然后求每个内禀函数的广义维数,从中提取盒维数、信息维数和关联维数,组成广义维数矩阵。通过分析待检测信号和各样本信号的广义维数矩阵相关系数,判断故障状态。实验结果表明,该方法可以准确地识别机械故障状态,是一种有效的机械故障诊断手段。 相似文献
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针对机械振动信号中低频小信号不易检测的问题,设计开发了一套基于随机共振理论的嵌入式检测系统.硬件采用"DSP+ARM"的双CPU结构,软件应用Linux操作系统,使系统性能更加稳定.文中给出了仿真结果,验证了系统可以有效地抑制噪声的影响和准确地提取低频微弱信号. 相似文献
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