基于FPGA的滾動軸承故障診斷算法應用研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著科技的進步，機械設備逐漸朝著精密化的方向發(fā)展，如果維護不及時設備就有可能會出現(xiàn)機械故障而沒有被察覺（特別是早期故障），嚴重時會造成經濟損失，因此設備運轉過程中最好對其進行實時監(jiān)控。隨著技術的發(fā)展，越來越多的新方法被運用于其中。而在眾多的機械設備故障診斷成果當中，大部分是理論研究成果，有一部分是基于PC或DSP處理器的面向應用的故障診斷設備，但一般不具有處理速度上的優(yōu)勢。因此，本文采用 FPGA作為處理器，運用相關算法實現(xiàn)故障診斷具有

2、明顯的速度優(yōu)勢。
　　本文主要圍繞滾動軸承的故障診斷算法實現(xiàn)展開研究。重點研究了小波變換、希爾伯特變換和FFT變換的FPGA實現(xiàn)方法，并且用多組軸承故障數據驗證了該算法的可靠性。
　　首先，本文介紹了滾動軸承的故障機理。分析了滾動軸承的各種失效形式和失效時的頻率特征，以及振動信號的時域分析、頻域分析、模態(tài)分析方法。
　　其次，研究了小波變換、希爾伯特變換和快速傅里葉變換。在研究小波基本理論的基礎上，運用Mallat算法

3、實現(xiàn)了小波變換的FPGA實現(xiàn)，并且具有較高的運算精度。緊接著在希爾伯特變換的理論基礎上從時域角度運用 FIR濾波器完成了希爾伯特變換的 FPGA實現(xiàn)，并且對該算法的實現(xiàn)進行了仿真驗證。還研究了從離散傅里葉變換（DFT）到快速傅里葉變換（FFT）的算法結構，最后運用以單路徑延時反饋交換器（SDF）為核心的電路結構實現(xiàn)了4096點FFT的FPGA實現(xiàn)，并且驗證了該算法的FPGA實現(xiàn)具有較高的運算精度。這三種算法用FPGA實現(xiàn)所具有的高速處理

4、速度為整個滾動軸承故障診斷算法的實時性提供了保證。
　　最后，通過多組數據作對比，驗證了該算法的可靠性。先用美國凱斯西儲大學的故障軸承數據，軸承的內圈、外圈、滾珠三組數據分別用該算法進行處理，很準確的找到了故障點的頻率以及倍頻，并且和MATLAB的計算結果作對比，誤差很小。然后用軸承故障平臺采集到的數據進行分析，用該故障診斷算法分別處理了軸承的內圈、外圈、滾珠三組數據，也取得了很好地故障診斷效果，從而進一步說明了該故障診斷算法的可