基于cRIO的滚动轴承故障诊断系统设计

摘要：

为解决传统故障诊断仪器功能单一、开发成本高且升级换代困难等问题,本文设计了一种基于cRIO的滚动轴承故障诊断系统.系统开发采用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,实现了数据采集、数据分析和时频特征提取,并在LabVIEW中实现了神经网络的故障诊断.系统首先采用cRIO数据采集平台采集滚动轴承的振动信号和噪声信号,对采集的振动信号进行时域特征和EEMD分解后IMF能量特征的提取,并将其作为子网络1的输入;同时,对采集的噪声信号提取时域特征,并进行小波包分解提取各频段能量特征,作为子网络2的输入;两个子网络的局部诊断结果归一化后运用D-S证据理论进行决策级的信息融合得到融合诊断结果.最后,通过振动信号包络谱分析验证融合诊断结果并得到最终的故障诊断结果.系统测试结果表明该系统具有较高的可靠性,能够有效识别滚动轴承的故障类型.

关键词：cRIO、LabVIEW、滚动轴承、故障诊断、系统设计

所属期刊栏目：42

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目51465022

在线出版日期：2017-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：45-52