基于嵌入式的柴油機(jī)在線故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、柴油機(jī)作為工業(yè)制造、車輛、船舶、采礦的主要?jiǎng)恿υ?，其故障診斷的技術(shù)成為近幾年研究的熱點(diǎn)之一。本文設(shè)計(jì)了一種下位機(jī)采集與上位機(jī)測試一體化的在線診斷的方法，并通過LMD-SVM算法實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)的故障診斷。
　　本診斷系統(tǒng)的下位機(jī)設(shè)計(jì)，主要應(yīng)用了信息技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種以ARM11內(nèi)核的S3C6410為處理器、以ADXL345為振動(dòng)傳感器、以Linux為操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)的采集裝置，且可以通過串口實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的數(shù)據(jù)通信。
　　本診斷系

2、統(tǒng)的上位機(jī)設(shè)計(jì)，主要應(yīng)用了MATLAB工具，利用GUI功能設(shè)計(jì)了一個(gè)用于人機(jī)交互的用戶界面，用于振動(dòng)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)顯示和邏輯控制，并嵌入了LMD-SVM算法，用于模式分類和故障診斷。LMD-SVM算法是將原始信號(hào)進(jìn)行局域均值分解成多個(gè)PF函數(shù)分量，求解每個(gè)PF函數(shù)的近似熵，并將近似熵組合作為特征向量，先將訓(xùn)練樣本輸入支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，建立SVM數(shù)學(xué)模型，再將測試樣本輸入SVM進(jìn)行模式分類，最終實(shí)現(xiàn)故障診斷。
　　最后，以R6105A