dsp在现代机械故障诊断技术中的应用研究

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1、大连理工大学硕士学位论文DSP在现代机械故障诊断技术中的应用研究姓名：何泳申请学位级别：硕士专业：机械电子指导教师：马孝江20040301大连理T大学硕上学位论文摘要论文是围绕机械故障诊断分析仪系统展开，主要涉及机械故障诊断的基本理论、数字信号处理的基本算法，并且对以DSP为核心的系统的硬件的构成、软件的实现进行了深入的阐述。论文首先对现代故障诊断技术的基本理论、应用特点进行了简要介绍。然后概述了数字信号处理技术及数字信号处理器。论文以振动分析法为主阐述了机械故障机理及其诊断分析方法。在信号的处理方法卜，着重论述了数字滤波、数字重采样技术、FFT变换、阶比分析、

2、微积分算法、相关分析、包络分析、倒频谱分析、概率密度分析、频谱细化技术等。在故障诊断分析仪的硬件构成方面，论文重点论述了A／D采样模块、基于DSP的人机接口技术、基于DSP的CompactFlash卡应用、DSP的中断设置及实现等。在故障诊断仪的软件构成方面，论文重点论述了软件开发环境、文件存储的实现、字符显示输出的实现、程序引导装入功能的实现、时域分析模块、频域分析模块等。作为当前的研究热点问题，DSP在机械故障诊断领域、语音识别、图像压缩等方面的应用越来越广泛。对数字信号处理技术进行深入研究是很有必要的。本论文探讨的也正是这些方面的问题，具有一定的应用价值和

3、参考价值。关键词：故障诊断，振动分析，DSP，数据采集，信号处理大连理T大学硕十学位论文AbstractSubjeetedtomechanicalfaultdiagnosisanalyticsystem，thisthesismainlyincludesbasicmechanicalfaultdiagnosistheories，fundamentalalgorithmsofdigitalsignalprocessing．Alloftheworkisappliedtostudythehardwarestructureandsoftwareimplememcoredi

4、nDSPsystem．Firstly,thethesisintroducesbasictheoriesandapplicationcharacteristicsofmodemfaultdiagnosetechniques．Subsequentlythedi西talsignalprocessingtechniquesandprocessorsaresummarized．Thefollowingworkprimarilydiscussesmechanicalfaultmechanismsanddiagnosesbasedonvibrantanalysis．Inthe

5、researchesonsignalprocessing，thisthesislaysemphagesOlldigitalfilter,resamplingtechnique，FFTtransform，order-ratioanalysis，calculusarithmetic，correlationanalysis，envelopanalysis，cepstrurnanalysis，probabilitydensityanalysis．spectrumsubdivisiontechniqueandsooil．Ononehandashardwareofthisd

6、iagnosesystem，thethesiscompletesA／Dsamplingmodule，human·machineinterfacebasedonDSPwithCompactFlashcard，andachievesreasonableinterruptsetting．Ontheotherhandassoftware，thethesiscompilescodeswhichcanperformfilestorage，characterdisplay,programloading，time·fieldanalysisandfrequency—fielda

7、nalysis．Asacurrentfocalmsearch．DSPiSappliedinsuchwidefieldsasmechanicalfaultdiagnosis，voicerecognition，imagecompressingandSOon．Itisvaluableandnecessaryforfurtherresearchesondigitalsignalprocessingtechnique．InthisthesisitisexecutedtoaccomplishthemechanicalfauRdiagnosissystem．Thisappli

8、cationalSOha