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基于DSP和粒子群优化的神经网络的齿轮箱故障监测系统设计 被引量:1

Design of Intelligent Fault Monitoring System Based on DSP and Particle Swarm Optimization for Gearbox
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摘要 为了满足齿轮箱远程监测与分析的要求,设计了以TMS320F28335为核心处理器的在线监测系统。该系统可以脱离上位机直接运行,利用F28335的高性能的数据处理能力,结合丰富的外围模块,实现了对齿轮箱的信号采集,信号传输,信号处理分析,输出结果一系列功能。针对机电设备采集数据量大,计算缓慢,分析结果不准确等因素,采用粒子群优化神经网络嵌入DSP中齿轮箱的在线故障诊断。使用监测系统对JZQ250型齿轮箱进行测试,表明系统能够实现长时间在线监测,并能正确识别故障。 In order to meet the requirements of remote monitoring and analysis of gearbox, designed to TMS320F28335 on-line monitoring system for the core processor. The system can be run directly from the PC, use of F28335 high-performance data processing capacity, combined with the rich peripheral modules to achieve signal acquisition of the gearbox, the signal transmission, signal processing,analysis, and output a number of features. For electrical and mechanical equipment data collection capacity, slow calculation, analysis of inaccurate results and other factors, using Particle Swarm Optimization neural network embedded DSP online fault diagnosis gearbox. Monitoring system used in the text to test the JZQ250 gear box, indicating that the system can realize on-line monitoring for a long time, and be able to correctly identify the fault.
出处 《煤矿机械》 北大核心 2014年第12期281-284,共4页 Coal Mine Machinery
基金 国家自然科学基金(51175480)
关键词 在线监测 齿轮箱 DSP 粒子群优化 神经网络 monitoring gearbox DSP particle swarm optimization neural networks
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参考文献4

二级参考文献36

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