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多通道在線檢測系統(tǒng)開發(fā)

發(fā)布時間:2022-01-13 08:24
  隨著虛擬儀器和各類傳感器的進步和完善,推動了在線檢測技術(shù)的不斷發(fā)展,檢測系統(tǒng)是保證產(chǎn)品質(zhì)量也是企業(yè)的生產(chǎn)、維護中的一個不可缺少的環(huán)節(jié),可以很好的解決降低人工成本,提高產(chǎn)品質(zhì)量等一系列問題。課題從工程實際出發(fā),對硬件系統(tǒng)進行設(shè)計和實物搭建,編寫了三大功能模塊,開發(fā)完成了一套多通道在線檢測系統(tǒng)。課題完成的主要工作如下:(1)首先根據(jù)系統(tǒng)需求和功能模塊化的思想規(guī)劃了系統(tǒng)的總體設(shè)計方案。其次選擇了數(shù)據(jù)采集卡、聲音傳感器、壓力傳感器、接近開關(guān)等硬件設(shè)備,并在此基礎(chǔ)上解決傳感器與采集卡的接口問題。最后進行硬件系統(tǒng)設(shè)計及搭建。(2)對多通道在線檢測系統(tǒng)總體界面和各功能模塊使用LabVIEW軟件編程。解決了采集卡驅(qū)動與計算機識別問題,系統(tǒng)基本功能模塊包括信號實時采集子模塊,可進行多通道在線采集任務(wù);時頻域分析子模塊,將采集到的信號存儲成.txt形式的文件,并離線瀏覽信號,對離線瀏覽的.txt文件進行希爾伯特變換、FFT、功率譜、數(shù)學統(tǒng)計分析等基本分析;信號發(fā)生子模塊中編寫了基本函數(shù)發(fā)生器,利用采集卡的輸出口對信號進行輸出。(3)信號去噪及特征參數(shù)提取模塊編寫了小波去噪和聲音信號特征參數(shù)提取算法。提出了... 

【文章來源】:河北科技大學河北省

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

多通道在線檢測系統(tǒng)開發(fā)


數(shù)據(jù)采集卡USB-DAQV5.1實物圖

數(shù)據(jù)采集,實物,通道


11圖2-5NI-USB-6351數(shù)據(jù)采集卡實物圖下面將兩種數(shù)據(jù)采集卡主要參數(shù)進行對比如表2-1所界。表2-1數(shù)據(jù)采集卡主要參數(shù)對比表主要參數(shù)USB-DAQV5.1NI-USB-6351模擬輸入通道8路單端8路差分或16路單端模擬輸出通道2路2路數(shù)字輸入通道8路24路數(shù)字輸出通道2路2路模擬觸發(fā)無有模擬輸出12bit16bit分辨率16bit16bit外殼包裝無有輸入阻抗>1MΩ>10GΩ計數(shù)器個數(shù)14從表中可以看出兩種數(shù)據(jù)采集卡參數(shù)有較大不同,NI-USB-6351模擬輸入通道可以進行差分連接比單端連接信號質(zhì)量更好。而本在線檢測系統(tǒng)通道需求數(shù)較多,為了日后方便軟件系統(tǒng)升級,通過觀察表中參數(shù)可以看出NI-USB-6351數(shù)據(jù)采集卡具有明顯優(yōu)勢。NI-USB-6351采集卡的接口分為兩個部分分別連接模擬信號和數(shù)字

聲音,信號,傳感器


12信號。表2-2為接口說明。表2-2數(shù)據(jù)采集卡接口說明接口接口說明AIGND模擬輸入地單端連接下AI口測量參參AI<0...15>模擬輸入通道AISENSE非單端連接下AI口測量參參AO<0,1>模擬輸出通道AOGND模擬輸出地DGND數(shù)字地PO<0...7>數(shù)字I/O通道PFI<0...7>/P1<0...7>/PFI<8...15>/P2<0...7>可編程函數(shù)接口或數(shù)字/O通道2.3.3傳感器的選擇傳感器的選擇與數(shù)據(jù)采集卡有很大的關(guān)系,傳感器的輸出信號不能超過采集卡信號量程,且對分辨率等參數(shù)要有一定要求,一般是數(shù)據(jù)采集卡的分辨率大于傳感器的分辨率。為了判斷哪種傳感器適合本系統(tǒng)使用,經(jīng)過試驗對材質(zhì)檢測模塊使用的聲音傳感器進行對比。經(jīng)過市場調(diào)研選擇了不同價位的兩種聲音信號傳感器進行對比,型號為A1-Audio型號聲音傳感器和KZ-501型號聲音傳感器。如圖2-6為聲音信號傳感器實物圖。a)A1-Audio型號聲音傳感器b)KZ-501型號聲音傳感器圖2-6聲音信號傳感器實物圖A1-Audio型號聲音傳感器紅色線:電源正極。黑色線:電源負極、信號負極。白色線:信號正極。KZ-501型號聲音傳感器紅色線:電源正極。黑色線:電源負極、信號負極。綠色線:信號正極。將兩種傳感器的主要參數(shù)進行對比,如表2-3所界。

【參考文獻】:
期刊論文
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[6]基于EEMD小波閾值去噪和CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風電齒輪箱故障診斷[J]. 王紅君,趙元路,趙輝,岳有軍.  機械傳動. 2019(01)
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于機器視覺的3D打印表面缺陷多角度在線檢測技術(shù)研究[D]. 孫偉俊.浙江大學 2019
[4]飛機發(fā)動機異常聲音識別方法研究[D]. 楊毫鴿.南昌航空大學 2018
[5]基于FPGA的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計[D]. 王永云.北華航天工業(yè)學院 2018
[6]基于聲音識別的四旋翼無人機探測技術(shù)研究與實現(xiàn)[D]. 楊東海.湘潭大學 2017
[7]基于LabVIEW RT的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計[D]. 李延忠.石家莊鐵道大學 2017
[8]基于聲音識別汽車座椅記憶盒檢測系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 趙淵.燕山大學 2017
[9]基于LabVIEW的軸承和齒輪故障診斷系統(tǒng)設(shè)計[D]. 崔春.東北石油大學 2017
[10]一種噪聲環(huán)境下的復(fù)雜聲音識別方法[D]. 樊鵬.合肥工業(yè)大學 2017



本文編號:3586068

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