【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于DSP与ARM双核嵌入式技术的轴承故障智能诊断装置。
技术介绍
众所周知，由轴承故障导致的旋转机械不能正常工作的现象屡见不鲜(比如由通用电器和IEEE工业应用学会联合主持的电机可靠性学习中发现由轴承引起的问题占了整个机器故障的40%以上)。因而与此相对应的各种轴承故障诊断系统的开发与研究得到工业界和学术界的普遍关注。传统上的轴承故障诊断系统基于经典傅里叶分析，通过对测得的信号进行傅里叶变换后获得振幅、相位等特征频谱来对故障进行检测与诊断。反映了轴承故障的存在与否。由于轴承故障在形成与发展过程中产生的振动信号具有瞬态性和非平稳性，所以傅里叶变换对于这类信号的分析是傅里叶变换对信号在整个时间段内的一种平均化的频率特征表示(即它是从全局角度看信号的频谱构成，并需要假定信号在整个时间轴上是平稳的)，它不能反映出信号在局部时间区域内的频谱特征，正是这种缺陷反映了傅里叶变换的局限性。而各种非平稳信号处理方法如时频分析、小波变换和希尔伯特-黄变换等可用于此类信号的分析，因此研究与开发基于非平稳信号处理的轴承故障诊断系统对于帮助提高诊断准确率具有重要意义...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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