支持向量機在嵌入式軸承故障診斷裝置中的研究與實現.pdf

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

2、缺點，采用基于ARM9內核與FPGA的嵌入式方案，首先完成了嵌入式系統(tǒng)(包括U-Boot、Linux內核、根文件系統(tǒng)、Qtopia)的移植。其次在算法設計上，將兩類可分性最大原則的支持向量機多類分類算法應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多類分類算法的仿真。
　　本文采用嵌入式系統(tǒng)進行設計，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行