支持向量機(jī)在嵌入式軸承故障診斷裝置中的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、滾動軸承作為橋式起重機(jī)的關(guān)鍵部件，它的好壞直接決定了起重機(jī)的工作效率和車間工人的生命安全。近十幾年，國內(nèi)外已經(jīng)開發(fā)了各種基于PC機(jī)的滾動軸承故障診斷裝置，但在實(shí)際應(yīng)用中存在靈活性差等缺點(diǎn);針對故障診斷的小樣本學(xué)習(xí)問題，國內(nèi)外提出了許多具有良好的理論基礎(chǔ)和推廣能力的支持向量機(jī)多類分類算法，但這些算法多數(shù)只是在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真驗(yàn)證，很少在其它平臺上進(jìn)行驗(yàn)證。
　　本文分析了國內(nèi)外對相關(guān)問題的研究方法，針對基于PC機(jī)的診斷裝置靈活性差等

2、缺點(diǎn)，采用基于ARM9內(nèi)核與FPGA的嵌入式方案，首先完成了嵌入式系統(tǒng)(包括U-Boot、Linux內(nèi)核、根文件系統(tǒng)、Qtopia)的移植。其次在算法設(shè)計(jì)上，將兩類可分性最大原則的支持向量機(jī)多類分類算法應(yīng)用在滾動軸承故障診斷中，完成了對滾動軸承四種狀態(tài)的自動識別。最后，在嵌入式平臺上完成兩類可分性最大原則的支持向量機(jī)多類分類算法的仿真。
　　本文采用嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，使軸承故障診斷裝置更加小巧，系統(tǒng)的資源可以按照要完成的功能進(jìn)行