【摘 要】
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作为机械系统传动组件最重要的齿轮,它的工作状况关系到整个机械设备的运行状态。设备一旦发生故障,将带来十分严重的危害,造成巨大的经济损失。因此,人们对机械设备故障诊断
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作为机械系统传动组件最重要的齿轮,它的工作状况关系到整个机械设备的运行状态。设备一旦发生故障,将带来十分严重的危害,造成巨大的经济损失。因此,人们对机械设备故障诊断高度重视并研究。与通常的故障识别的途径不同,本文利用图像识别技术,通过分析齿轮故障信号双谱灰度图的纹理特征,搭建具有满足对功耗、功能、体积、成本、可靠性严格要求性能的嵌入式平台,并在该平台上编写Android应用程序通过使用BP神经网络分类算法识别出齿轮的故障类型。主要研究内容如下:(1)研究信号的滤波、降噪等处理技术,得到齿轮振动信号的双谱灰度图。(2)研究基于灰度矩的图像特征提取,以作为分类的输入特征向量。(3)研究BP神经网络模式识别算法对第一类灰度矩进行分类,从而识别出齿轮故障类型。(4)了解嵌入式系统基础知识,掌握嵌入式系统环境的搭建和移植。(5)设计各模块原理图,编写硬件驱动程序并进行调试。(6)开发基于Android的齿轮箱故障诊断系统软件。
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