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列车滚动轴承故障诊断与监测系统研究
| 论文题名： | 列车滚动轴承故障诊断与监测系统研究 |
| 关键词： | 滚动轴承;故障诊断;DSP;小波分析;神经网络 |
| 摘要： | 在现代化生产中，机械设备的故障诊断技术越来越受到重视，滚动轴承是机械设备中最常用的部件之一，因此滚动轴承的故障诊断技术具有十分重要的意义。通过本课题的研究，能及时地、正确地对滚动轴承各种异常状态或故障状态作出诊断，达到预防或消除故障，提高设备运行的可靠度、安全性和有效性的目的。 本课题的研究过程中，在硬件设计上结合单片机的控制能力及DSP的数字处理能力，设计了DSP+单片机的方案，使系统具有信号采集、数据处理、信号分析、故障诊断等主要功能。 本系统主要适用于对滚动轴承振动信号的采集分析和故障诊断。采用高速A/D进行数据的采集，保证了数据分析所需的数据量，能实现对采集数据的幅值域、时域和频域分析。软件采用模块化设计思想，使系统的维护、改进和功能扩展十分方便，还可进一步推广到其它振动信号的采集和分析。 利用神经网络良好的自适应性、自组织性及很强的学习功能，以小波分析为基础，将小波分析与其结合，从而可以有效地根据训练样本集确定网络结构，采用自适应正交最小方差(SROSL)算法，从根本上消除了样本间相关性的影响，从而使训练结果能够得以保证，也使RBF神经网络的在线训练算法更具操作性。仿真表明，本文所提出的算法是有效的，并在非线性系统的控制中取得了非常好的结果。 |
| 作者： | 吴德华 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 鲁五一 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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