【英文题名】
Research on Embedded Mechanical Fault Diagnosis System Based on Dual Spectral Images
【作者】
李剑飞 ;
【导师】
董辛旻 ;
【学位授予单位】
郑州大学 ;
【学科专业名称】
工程硕士（专业学位）
【学位年度】
2017
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
郑州大学
【网络出版投稿时间】
2017-06-29
【关键词】
齿轮箱故障诊断 ;
小波去噪 ;
双谱分析 ;
第一类灰度矩 ;
BP神经网络 ;
嵌入式Linux ;
S3C2440 ;
Android ;
【英文关键词】
Gearbox fault diagnosis ;
Wavelet denoising ;
Bispectrum analysis ;
First class of gray moments ;
BP neural network ;
Embedded Linux ;
S3C2440 ;
Android ;
【中文摘要】
作为机械系统传动组件最重要的齿轮,它的工作状况关系到整个机械设备的运行状态。设备一旦发生故障,将带来十分严重的危害,造成巨大的经济损失。因此,人们对机械设备故障诊断高度重视并研究。与通常的故障识别的途径不同,本文利用图像识别技术,通过分析齿轮故障信号双谱灰度图的纹理特征,搭建具有满足对功耗、功能、体积、成本、可靠性严格要求性能的嵌入式平台,并在该平台上编写Android应用程序通过使用BP神经网络分类算法识别出齿轮的故障类型。主要研究内容如下:(1)研究信号的滤波、降噪等处理技术,得到齿轮振动信号的双谱灰度图。(2)研究基于灰度矩的图像特征提取,以作为分类的输入特征向量。(3)研究BP神经网络模式识别算法对第一类灰度矩进行分类,从而识别出齿轮故障类型。(4)了解嵌入式系统基础知识,掌握嵌入式系统环境的搭建和移植。(5)设计各模块原理图,编写硬件驱动程序并进行调试。(6)开发基于Android的齿轮箱故障诊断系统软件。
【英文摘要】
As the mechanical gear components of the most important gear,its working conditions related to the operation of the entire mechanical equipment.Equipment in the event of failure,will bring a very serious harm,resulting in huge economic losses.Therefore,people attach great importance to the diagnosis of mechanical equipment and research.In this paper,a gear fault diagnosis method based on image recognition is proposed,which is based on the advanced image recognition technology.In this paper,the image recogni...
【更新日期】
2017-11-02
【相同导师文献】
导师：董辛旻 导师单位：郑州大学 学位授予单位：郑州大学基于曳引式客梯的安全风险评价研究 [D]. 郑州大学,2018基于SGMD与神经网络的滚动轴承故障诊断研究 [D]. 郑州大学,2022基于微滴式数字核酸检测技术的一体式芯片设计与研究 [D]. 郑州大学,2022基于全矢MOMEDA的滚动轴承故障诊断研究 [D]. 郑州大学,2021基于全矢—经验小波变换的滚动轴承故障诊断研究 [D]. 郑州大学,2020基于全矢—盲分离的滚动轴承故障诊断方法研究 [D]. 郑州大学,2018大摆锤滚动轴承振动信号特征提取方法研究 [D]. 郑州大学,2019基于图像识别的齿轮故障诊断方法研究 [D]. 郑州大学,2016节能型电动葫芦综合试验台研制及能效测试不确定度分析 [D]. 郑州大学,2016基于双谱图像的机械故障嵌入式诊断系统研究 [D]. 郑州大学,2017
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。
| 
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
