電機是現代生產中的重要電氣設備，電機的故障會對生產造成重大影響，因此需要監測電機的運行狀態。同時，不斷提高的環保標準要求控制電機的噪聲。測試和分析電機的振動為電機的故障診斷和電機的噪聲控制提供了途徑，因此有必要建立一個電機振動測試分析系統。 過去20多年來，虛擬儀器技術取得了長足發展，在工程測試等領域得到了廣泛的應用。相比于傳統儀器，虛擬儀器技術具有性能高，擴展性強等諸多優勢。LabVIEW是虛擬儀器軟件開發平臺中最常用的一個。 本文在虛擬儀器的基礎上開發了電機振動測試分析系統，主要內容包括以下幾個方面： 1．電機振動測試分析平臺的建立，以LabVIEW為軟件開發平臺，配合數據采集卡，加速度傳感器等硬件設備建立了電機振動信號采集與處理的虛擬儀器系統，完成振動信號的采集、顯示、處理、數據管理等一系列功能； 2．電機振動信號處理方法的研究，深入分析了傅里葉變換、時頻分析、小波分析等在電機振動信號處理中的優缺點，著重研究了獨立分量分析等新技術在電機內部振動信號處理上的應用，針對電機振動的特性，給出了各種信號處理方法的參數優化： 3．電機故障診斷的研究，針對電機故障特征量的提取和選擇提出了作者自己的見解，建立了基于振動的最小二乘支持向量機電機故障診斷，實例證明了支持向量機在電機故障診斷上的有效性； 4．針對電機故障診斷中故障樣本不易獲得的特點，提出了基于支持向量數據描述的多層分類器，是一種較有應用價值的新方法。
上傳時間： 2013-06-24
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標簽： 字模提取
上傳時間： 2013-06-19
上傳用戶：martinyyyl
低壓電器電弧運動過程三維成像理論及運動機理研究在國內外取得了一定的進展，但作為一種新型電弧研究方法，特別是對電弧運動可視化方面的研究尚處于起步階段，其技術涉及到電器學、數值計算、圖像處理、計算機科學等眾多學科領域，加之電弧復雜的非線性特性及其瞬時特性，導致測量研究的困難，在電弧機理、性能分析和模型設計等方面都還不夠成熟、完善。所以，在電弧模型理論研究、電器電磁機構的三維有限元分析、電器的計算機輔助設計、電弧動態特性研究等方面，存在大量的工作要做。對這些問題的深入研究，可以更好地認識電器觸頭在整個運動過程中極其復雜的電、熱、磁、機械等一系列現象。 為了從不同角度觀察分析電弧在滅弧室中的動態運動過程，本文在研究開關電器電弧圖像增強及運動過程三維可視化的基礎上，分析電弧形成機理、電弧特性和運動形態的基本理論，進一步考慮其模型特性和電弧等離子體磁壓縮效應，建立其運動數學模型。電弧圖像需要的處理主要有：圖像數字化、圖像平滑、圖像分割、圖像邊緣檢測、圖像增強。本文提出一種基于小波變換的圖像增強和直方圖的圖像增強算法，在保留電弧弧柱強特征的同時，突出顯示電器動觸頭圖像特征使增強后的電弧圖像適合人類的視覺特征，為電弧動態過程分析和電弧可視化模型的構建提供有效的分析基礎，并取得良好的電弧圖像增強效果。本文構造了基于比色測溫原理的電弧輻射拾取、圖像采集、同步控制、數據處理等硬件裝置，對試驗采集裝置進行了標定；將醫學上成功應用的計算機層析成像理論，應用于對電弧進行三維溫度場重建的研究，構造可單面陣CCD采集三組六路投影輻射強度的實驗裝置，通過對觸頭邊緣檢測的手段精確定位于不同光路中電弧的位置，對輻射拾取光路進行校準，編制了系統軟件，實現電弧三維溫度場的重建。研究數學模擬計算方法，提出了適合低壓電器電弧數學模型計算的方法。用計算機求解獲得以前依靠實驗才能獲得的開斷波形及運動過程，將理論分析、試驗研究和計算機仿真有機結合起來，使產品設計更加科學和準確，可以大大減少設計周期，減少試驗的盲目性和費用，有利于提高電器產品的技術性能，對于新產品開發，優化滅弧室設計及模擬實驗，具有十分重要的意義。
上傳時間： 2013-04-24
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電機是現代工業生產和日常生活最主要的原動力和驅動裝置。電機一旦發生故障，會造成不同程度的經濟損失和社會影響。因此研究不同場合、不同運行狀態下電機故障診斷理論和相關技術具有很高的實用價值。 電機出現故障時，故障信號中往往含有大量的時變、短時突發性質的成分。因此可以通過檢測、分析故障信號，獲得電機的故障信息。傳統的信號分析方法，如傅立葉變換，是一種純頻域分析，缺乏空間局部性，不能滿足故障信號分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的時頻局部性，能夠將信號在任意頻段進行劃分，從而使在不同頻段的各種故障特征信號更加容易被識別和提取?；谛〔ò治鎏幚矸瞧椒€信號的優越性，本文選用小波包分析對電機故障信號進行分析檢測。 本文在研究了異步電機常見故障類型和診斷方法的基礎上，詳細分析了電機滾動軸承異常、轉子斷條、氣隙偏心等故障原因，采用基于信號分析法中的振動診斷法和定子電流檢測法，對電機滾動軸承故障、轉子斷條故障進行診斷。對于存在已知軸承故障的電機，在故障狀態下采集到振動信號，利用峭度值計算和小波包分析相結合的方法，選用db3作為小波基，進行小波包分析，對包含有故障特征頻率信息的信號進行重構，獲得軸承故障特征頻率，根據故障特征頻率的數值和能量，確定出軸承故障的類型。應用小波包分析和FFT相結合的方法，選用Coif5為小波包基，檢測轉子斷條故障特征頻率。在此基礎上，采集故障電機的振動信號和電流信號，并分別應用上述方法進行了仿真模擬實驗，結果表明這些方法是準確可行的。 論文以DSP為核心，完成了電機故障診斷系統的硬件電路的設計，包括信號檢測電路、調理電路，A/D轉換電路等，并給出了主要的軟件流程圖。
上傳時間： 2013-04-24
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
船舶自動操舵儀又稱自動舵，用來保持船舶在給定航向或航跡上航行，是船舶操縱的關鍵設備。船舶自動舵尚沒有專用的故障診斷系統，當前的維修方法不能滿足快速保障和應急保障的需要。本文結合某型自動舵微機通道故障診斷科研項目，重點論述某型自動舵數字控制系統的故障診斷設計與實現，研究了基于模糊推理的船舶自動舵故障診斷專家系統和基于支持向量機的船舶自動舵模擬電路故障診斷方法。 對某型自動舵充分調研，在了解系統軟、硬件的總體技術要求和指標的基礎上，建立檢測對象的數學模型和物理模型。確定故障檢測的對象特點，為系統故障仿真、參數辨識做好準備，并為后續的故障檢測、診斷方法研究提供了參考。 結合某型自動舵數字控制系統實際情況，確定其故障診斷系統采用分層遞階結構。系統底層為基于嵌入式微處理器的信號檢測單元，負責獲取微機通道的總線控制權以及信號預處理；系統中間層為通訊子系統，負責對底層多個檢測單元信息集中傳送；系統頂層為故障診斷和顯示子系統，負責對微機通道的信息進行綜合評價，得出最終診斷結論。 船舶自動舵系統結構繁雜，很多故障很難用精確的公式將它表示出來，提出了基于模糊推理的船舶自動舵故障診斷專家系統，提高了自動舵故障診斷準確性。該系統將模糊數學、模糊診斷原理及專家經驗相結合，采用模糊產生式知識表示法，確定模糊關系矩陣及語義距離，設計相關硬件平臺，實現了船舶自動舵故障診斷模糊專家系統的各個功能模塊。 為解決船舶自動舵模擬電路故障診斷復雜多樣難于辨識的問題，提出了基于支持向量機的故障診斷方法。該方法通過電路仿真分析，給出了各故障模式下電壓頻率響應，提取具有代表性的故障特征，建立了以支持向量機為基礎的模擬電路故障診斷模型。實驗結果證明，該方法可有效診斷模擬電路中的元件故障，且對于元件容差引起的故障診斷模型的不確定性具有較強的魯棒性，滿足非線性電路的故障診斷要求。
上傳時間： 2013-04-24
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近年來，語音識別研究大部分集中在算法設計和改進等方面，而隨著半導體技術的高速發展，集成電路規模的不斷增大與各種研發技術水平的不斷提高，新的硬件平臺的推出，語音識別實現平臺有了更多的選擇。語音識別技術在與DSP、FPGA、ASIC等器件為平臺的嵌入式系統結合后，逐漸向實用化、小型化方向發展。 本課題通過對現有各種語音特征參數與孤立詞語音識別模型進行研究的基礎上，重點探索基于動態時間規整算法的DTW模型在孤立詞語音識別領域的應用，并結合基于FPGA的SOPC系統，在嵌入式平臺上實現具有較好精度與速度的孤立詞語音識別系統。 本系統整體設計基于DE2開發平臺,采用基于Nios II的SOPC技術。采用這種解決方案的優點是實現了片上系統，減少了系統的物理體積和總體功耗；同時系統控制核心都在FPGA內部實現，可以極為方便地更新和升級系統，大大地提高了系統的通用性和可維護性。 此外，由于本系統需要大量的高速數據運算，在設計中作者充分利用了Cyclone II芯片的豐富的硬件乘法器，實現了語音信號的端點檢測模塊，FFT快速傅立葉變換模塊，DCT離散余弦變換模塊等硬件設計模塊。為了提高系統的整體性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的優勢，以及配套開發環境中的Avalon總線自定義硬件外設，使系統處理數字信號的能力大大提高，其性能優于傳統的微控制器和普通DSP芯片。 本論文主要包含了以下幾個方面： （1）結合ALTERA CYCLONE II芯片的特點，確定了基于FPGA語音識別系統的總體設計，在此基礎上進行了系統的軟硬件的選擇和設計。 （2）自主設計了純硬件描述語言的驅動電路設計，完成了高速語音采集的工作，并且對存儲數據芯片SRAM中的原始語音數據進行提取導入MATLAB平臺測試數據的正確性。整個程序測試的方式對系統的模塊測試起到重要的作用。 （3）完成高速定點256點的FFT模塊的設計，此模塊是系統成敗的關鍵，實現高速實時的運算。 （4）結合SOPC的特性，設計了人機友好接口，如LCD顯示屏的提示反饋信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驅動接口設計完成用戶定制的系統。 （5）進行了整體系統測試，系統可以較穩定地實現實時處理的目的，具有一定的市場潛在價值。
上傳時間： 2013-05-23
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便攜式B型超聲診斷儀具有無創傷、簡便易行、相對價廉等優勢，在臨床中越來越得到廣泛的應用。它將超聲波技術、微電子技術、計算機技術、機械設計與制造及生物醫學工程等技術融合在一起。開展該課題的研究對提高臨床診斷能力和促進我國醫療事業的發展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機交互系統、探頭、成像系統、顯示系統構成。其基本工作過程是：首先人機交互系統接收到用戶通過鍵盤或鼠標發出的命令，然后成像系統根據命令控制探頭發射超聲波，并對回波信號處理、合成圖像，最后通過顯示系統完成圖像的顯示。 成像系統作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質量有決定性影響，但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統在三個方面存在不足：第一、采用的是單片機控制步進電機，控制精度不高，導致成像系統采樣不精確；第二、采用的數字掃描變換算法太粗糙，影響超聲圖像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列單片機，測量速度太慢，同時也不便于系統升級和擴展。 針對以上不足，提出了基于FPGA的B型超聲成像系統解決方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現了步進電機步距角的細分，使電機旋轉更勻速，提高了采樣精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA內實現數字掃描變換，提高了圖像分辨率；人機交互系統采用S3C2410-AL作為CPU，改善了測量速度和系統的擴展性。 通過對系統硬件電路的設計、制作，軟件的編寫、調試，結果表明，本文所設計的便攜式B型超聲成像系統圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業和搶險（諸如地震、抗洪）中發揮作用，同時也可在鄉村診所中完成對相關疾病的診斷工作。
上傳時間： 2013-05-18
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本研究針對目標識別等系統中由于載機轉動而使目標圖像發生旋轉，給測量及人眼觀察帶來的影響，因此需要對目標圖像進行實時的反旋轉處理，對目前出現的消像旋技術進行分析和比較，選擇從電子學消旋方法出發，研究圖像消像旋的方法，并給出了基于FPGA的實時消像旋系統的完整結構和相應的算法設計。 本文在對電子圖像消旋原理的深入分析的基礎上，設計并利用Visual C++6.0軟件仿真實現了一種優化的快速旋轉算法，再利用后插值處理保證了圖像的質量；構建了以ACEX EP1K100為核心的數字圖像實時消像旋系統，利用VHDL硬件描述語言實現了整個消像旋算法的FPGA設計。該系統利用高速相機和Camera Link接口傳輸圖像，提高了系統的運行速度。利用QuartusII和Matlab軟件對整個算法設計進行混合仿真實驗。實驗結果表明，該系統能夠成功地對采集到的灰度圖像進行消像旋處理，旋轉后的圖像清晰穩定，像素誤差小于一個像素，而且對于視頻信號只有一幀的延時不到20ms，達到系統參數要求。
上傳時間： 2013-07-04
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-07-01
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