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基于MSP430的滚动轴承故障监测系统的中期报告

一.研究背景

滚动轴承在机械设备的运行中扮演着重要的角色，其工作状态的好

坏会直接影响到整个机械设备的性能。然而，在长时间运行过程中，滚

动轴承往往会出现各种各样的故障，例如疲劳裂纹、磨损、压杆腐蚀等。

因此，对滚动轴承的故障状态进行实时监测具有极为重要的意义。

目前，关于滚动轴承故障监测的研究已经相当成熟。其中，基于振

动信号分析的方法是较为常用的一种方法。通过分析轴承振动信号的振

幅、频率等特征参数，可以判断轴承的运行状态是否正常。而且相比其

他方法，该方法具有成本低、实现简便等优点。

本文基于MSP430单片机，以振动信号分析为基础，研究并实现一

种滚动轴承故障监测系统，旨在提高机械设备的运行效率和可靠性。

二.研究内容

（一）系统框架设计

为了实现对滚动轴承的实时监测，需要设计一个完整的监测系统。

本文所设计的系统包括传感器采集、信号预处理和特征提取、故障诊断

和显示等多个模块。

具体而言，系统框架设计如下图所示：

图1滚动轴承故障监测系统框架

（二）传感器采集模块设计

此模块主要用于收集轴承振动信号，并转换成电信号输出到后续处

理模块。传感器采用MEMS加速度计传感器，该传感器性能稳定，轻量

化，易于安装和维护。

传感器采集模块电路图如下：

图2传感器采集模块电路图

（三）信号预处理和特征提取模块设计

由于采集到的振动信号较为复杂，需要进行预处理和特征提取。预

处理包括滤波（抑制高频噪声和DC漂移）和放大，特征提取则是通过傅

里叶变换或小波变换等数学方法，提取信号的振幅、频率等特征参数。

本文采用小波变换进行信号处理和特征提取。

信号预处理和特征提取模块电路图如下：

图3信号预处理和特征提取模块电路图

（四）故障诊断和显示模块设计

故障诊断模块主要用于判断轴承是否发生故障，并预测故障类型和

剩余寿命。本文采用支持向量机（SVM）算法进行轴承故障诊断，该算法

具有高精度的优点。

显示模块负责将诊断结果和实时振动信号显示出来，方便操作员了

解轴承运行状态。本文采用7位数码管进行结果显示。

故障诊断和显示模块电路图如下：

图4故障诊断和显示模块电路图

三.系统实现

根据上述设计，我们完成了基于MSP430的滚动轴承故障监测系统

的实现。系统硬件电路和软件实现均已完成，并进行了实验验证。

实现的滚动轴承故障监测系统如下图所示：

图5实现的滚动轴承故障监测系统

四.结论与展望

本文基于MSP430单片机，设计了一个滚动轴承故障监测系统，实

现了轴承振动信号的采集、预处理和特征提取、故障诊断和结果显示等

功能。该系统具有实时监测、成本低、精度高、易于安装和维护等优点。

未来，我们将进一步优化系统性能，并将其应用到更多的机械设备

中，以提高机械设备运行效率和可靠性。