文档详情

基于USB和LabVIEW的轴承振动信号采集和分析-检测技术与自动化装置专业论文.docx

发布:2018-12-14约4.05万字共62页下载文档
文本预览下载声明
基于 USB 和 LabVIEW 的轴承振动信号 采集和分析 摘 要 工业生产中会因轴承磨损造成设备故障,甚至损坏。为了保证设备正常工作, 实时监测轴承的振动信号,进行故障诊断是非常重要的。在轴承缺陷检测和诊断 的过程中,有缺陷的轴承振动信号分散在一个较宽的频带范围,很容易被噪声和 低频信号所掩盖。因此,在对轴承振动信号进行故障诊断的研究中,对信号进行 频谱分析,判断轴承缺陷的类型是一种重要方法。本文提出一种基于 USB 数据 采集和 LabVIEW 的系统设计,用于运行状态下轴承振动信号的实时采集和分析。 作者主要完成的工作包括: 1、 论文调研了轴承故障诊断的国内外现状与发展情况,并分析了常用的轴 承故障诊断技术。鉴于轴承振动检测技术的要求,提出了基于 USB 数 据采集和 LabVIEW 的系统设计方案。 2、 介绍了滚动轴承的振动机理和引起轴承振动的各种因素。详细分析滚动 轴承振动信号的特征,并给出典型轴承的各种特征频率的计算公式。随 后给出了轴承滚动件局部缺陷的振动模型,并根据 CWRU 轴承中心提 供的数据,利用 MATLAB 软件在时域和频域对良好轴承以及各种缺陷 轴承的振动信号进行分析和比较。 3、 论文提出了一种 USB 接口的数据采集卡,实现对轴承振动信号的采集。 该采集卡采用 AVRmega16 作为控制芯片和 USBN9604 作为接口芯片, 并给出了固件程序和驱动程序的设计方案。 4、 通过在 LabVIEW 平台下进行上位机程序编写,实现对采集过程的控制 和系统结果的实时显示。 5、 最后在给定的轴承参数下,得出良好轴承,以及外环、内环以及外内环 滚珠均存在缺陷时的振动波形图和频谱图,并进行分析比较。 关键词:轴承缺陷;振动分析;故障诊断;USB;LabVIEW Acquisition and analysis of bearing vibration signals based on USB and LabVIEW Abstract In the industrial production field, equipments could be broken down or even damaged caused by bearing wear. To ensure the equipment working properly, it is imperative to monitor bearing vibration signals in real-time manner and detect the faults. In the process of bearing defect detection and diagnosis, the faulty bearing vibration signals are scattered in a wide frequency range, which can be easily masked by noise and low-frequency effects. Therefore, it is an important way to analysis the signal spectrum and determine the type of bearing defects in the study of bearing vibration signals for fault diagnosis. This paper presents a USB data acquisition and LabVIEW-based system design to collect and analyze the operating conditions of bearing vibration signal in real time. The main works completed by the author are: This paper investigated the history and latest research situation of bearing fault diagnosis home and abroad as well as commonly used bearing fault diagnosis. Based on USB data acquisition and LabVIEW system design, the system is proposed to meet the requirements of bearing vibration detection. This paper introduced vibrati
显示全部
相似文档