多通道在線檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)
發(fā)布時(shí)間:2022-01-13 08:24
隨著虛擬儀器和各類傳感器的進(jìn)步和完善,推動(dòng)了在線檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展,檢測(cè)系統(tǒng)是保證產(chǎn)品質(zhì)量也是企業(yè)的生產(chǎn)、維護(hù)中的一個(gè)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(shí)際出發(fā),對(duì)硬件系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)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(cè)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(jì)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(jìn)行硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及搭建。(2)對(duì)多通道在線檢測(cè)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(dòng)與計(jì)算機(jī)識(shí)別問題,系統(tǒng)基本功能模塊包括信號(hào)實(shí)時(shí)采集子模塊,可進(jìn)行多通道在線采集任務(wù);時(shí)頻域分析子模塊,將采集到的信號(hào)存儲(chǔ)成.txt形式的文件,并離線瀏覽信號(hào),對(duì)離線瀏覽的.txt文件進(jìn)行希爾伯特變換、FFT、功率譜、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析等基本分析;信號(hào)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(duì)信號(hào)進(jìn)行輸出。(3)信號(hào)去噪及特征參數(shù)提取模塊編寫了小波去噪和聲音信號(hào)特征參數(shù)提取算法。提出了...
【文章來源】:河北科技大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
數(shù)據(jù)采集卡USB-DAQV5.1實(shí)物圖
11圖2-5NI-USB-6351數(shù)據(jù)采集卡實(shí)物圖下面將兩種數(shù)據(jù)采集卡主要參數(shù)進(jìn)行對(duì)比如表2-1所界。表2-1數(shù)據(jù)采集卡主要參數(shù)對(duì)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(jì)數(shù)器個(gè)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(jìn)行差分連接比單端連接信號(hào)質(zhì)量更好。而本在線檢測(cè)系統(tǒng)通道需求數(shù)較多,為了日后方便軟件系統(tǒng)升級(jí),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(shì)。NI-USB-6351采集卡的接口分為兩個(gè)部分分別連接模擬信號(hào)和數(shù)字
12信號(hào)。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(cè)量參參AI<0...15>模擬輸入通道AISENSE非單端連接下AI口測(cè)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(hào)不能超過采集卡信號(hào)量程,且對(duì)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(yàn)對(duì)材質(zhì)檢測(cè)模塊使用的聲音傳感器進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)研選擇了不同價(jià)位的兩種聲音信號(hào)傳感器進(jìn)行對(duì)比,型號(hào)為A1-Audio型號(hào)聲音傳感器和KZ-501型號(hào)聲音傳感器。如圖2-6為聲音信號(hào)傳感器實(shí)物圖。a)A1-Audio型號(hào)聲音傳感器b)KZ-501型號(hào)聲音傳感器圖2-6聲音信號(hào)傳感器實(shí)物圖A1-Audio型號(hào)聲音傳感器紅色線:電源正極。黑色線:電源負(fù)極、信號(hào)負(fù)極。白色線:信號(hào)正極。KZ-501型號(hào)聲音傳感器紅色線:電源正極。黑色線:電源負(fù)極、信號(hào)負(fù)極。綠色線:信號(hào)正極。將兩種傳感器的主要參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,如表2-3所界。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于LabVIEW的非線性電磁力混沌實(shí)驗(yàn)儀的虛擬儀器設(shè)計(jì)[J]. 張貴兵,吳本科,方蓮,潘剛,朱志峰. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(07)
[2]基于LabVIEW的礦井主通風(fēng)機(jī)滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 趙見龍,張永超. 煤礦機(jī)械. 2019(07)
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的列車輪對(duì)尺寸在線檢測(cè)系統(tǒng)跟蹤校正方法[J]. 方恩權(quán),覃杰,耿立立. 機(jī)車電傳動(dòng). 2019(04)
[4]基于MCKD與CEEMDAN的聲信號(hào)故障特征提取方法[J]. 申博文,王華慶,唐剛,宋瀏陽. 復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[5]基于改進(jìn)小波閾值去噪算法的心電信號(hào)處理及仿真[J]. 朱榮亮,陶晉宜. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(05)
[6]基于EEMD小波閾值去噪和CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電齒輪箱故障診斷[J]. 王紅君,趙元路,趙輝,岳有軍. 機(jī)械傳動(dòng). 2019(01)
[7]基于EEMD的異常聲音多類識(shí)別算法[J]. 韋娟,岳鳳麗,仇鵬,寧方立. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(07)
[8]基于傳動(dòng)誤差檢測(cè)法的齒輪故障測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 王博磊,崔彥平,魯朝靜. 機(jī)械傳動(dòng). 2017(02)
[9]基于聲音信號(hào)的鋼材材質(zhì)檢測(cè)及試驗(yàn)研究[J]. 秦志英,齊康花,董桂西,趙月靜,劉堯. 河北科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[10]利用聲音信號(hào)能量比在線識(shí)別鋼材材質(zhì)[J]. 秦志英,劉堯,董桂西,趙月靜. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2016(05)
博士論文
[1]設(shè)施羊舍聲信號(hào)的特征提取和分類識(shí)別研究[D]. 宣傳忠.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的印刷品表面缺陷檢測(cè)研究[D]. 呂明珠.西安理工大學(xué) 2019
[2]基于LabVIEW的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)采集與分析系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 龍磊.安徽大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器視覺的3D打印表面缺陷多角度在線檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 孫偉俊.浙江大學(xué) 2019
[4]飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)異常聲音識(shí)別方法研究[D]. 楊毫鴿.南昌航空大學(xué) 2018
[5]基于FPGA的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D]. 王永云.北華航天工業(yè)學(xué)院 2018
[6]基于聲音識(shí)別的四旋翼無人機(jī)探測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊東海.湘潭大學(xué) 2017
[7]基于LabVIEW RT的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李延忠.石家莊鐵道大學(xué) 2017
[8]基于聲音識(shí)別汽車座椅記憶盒檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙淵.燕山大學(xué) 2017
[9]基于LabVIEW的軸承和齒輪故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 崔春.東北石油大學(xué) 2017
[10]一種噪聲環(huán)境下的復(fù)雜聲音識(shí)別方法[D]. 樊鵬.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
本文編號(hào):3586068
【文章來源】:河北科技大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
數(shù)據(jù)采集卡USB-DAQV5.1實(shí)物圖
11圖2-5NI-USB-6351數(shù)據(jù)采集卡實(shí)物圖下面將兩種數(shù)據(jù)采集卡主要參數(shù)進(jìn)行對(duì)比如表2-1所界。表2-1數(shù)據(jù)采集卡主要參數(shù)對(duì)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(jì)數(shù)器個(gè)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(jìn)行差分連接比單端連接信號(hào)質(zhì)量更好。而本在線檢測(cè)系統(tǒng)通道需求數(shù)較多,為了日后方便軟件系統(tǒng)升級(jí),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(shì)。NI-USB-6351采集卡的接口分為兩個(gè)部分分別連接模擬信號(hào)和數(shù)字
12信號(hào)。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(cè)量參參AI<0...15>模擬輸入通道AISENSE非單端連接下AI口測(cè)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(hào)不能超過采集卡信號(hào)量程,且對(duì)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(yàn)對(duì)材質(zhì)檢測(cè)模塊使用的聲音傳感器進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)研選擇了不同價(jià)位的兩種聲音信號(hào)傳感器進(jìn)行對(duì)比,型號(hào)為A1-Audio型號(hào)聲音傳感器和KZ-501型號(hào)聲音傳感器。如圖2-6為聲音信號(hào)傳感器實(shí)物圖。a)A1-Audio型號(hào)聲音傳感器b)KZ-501型號(hào)聲音傳感器圖2-6聲音信號(hào)傳感器實(shí)物圖A1-Audio型號(hào)聲音傳感器紅色線:電源正極。黑色線:電源負(fù)極、信號(hào)負(fù)極。白色線:信號(hào)正極。KZ-501型號(hào)聲音傳感器紅色線:電源正極。黑色線:電源負(fù)極、信號(hào)負(fù)極。綠色線:信號(hào)正極。將兩種傳感器的主要參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,如表2-3所界。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于LabVIEW的非線性電磁力混沌實(shí)驗(yàn)儀的虛擬儀器設(shè)計(jì)[J]. 張貴兵,吳本科,方蓮,潘剛,朱志峰. 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(07)
[2]基于LabVIEW的礦井主通風(fēng)機(jī)滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 趙見龍,張永超. 煤礦機(jī)械. 2019(07)
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的列車輪對(duì)尺寸在線檢測(cè)系統(tǒng)跟蹤校正方法[J]. 方恩權(quán),覃杰,耿立立. 機(jī)車電傳動(dòng). 2019(04)
[4]基于MCKD與CEEMDAN的聲信號(hào)故障特征提取方法[J]. 申博文,王華慶,唐剛,宋瀏陽. 復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[5]基于改進(jìn)小波閾值去噪算法的心電信號(hào)處理及仿真[J]. 朱榮亮,陶晉宜. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(05)
[6]基于EEMD小波閾值去噪和CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電齒輪箱故障診斷[J]. 王紅君,趙元路,趙輝,岳有軍. 機(jī)械傳動(dòng). 2019(01)
[7]基于EEMD的異常聲音多類識(shí)別算法[J]. 韋娟,岳鳳麗,仇鵬,寧方立. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(07)
[8]基于傳動(dòng)誤差檢測(cè)法的齒輪故障測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 王博磊,崔彥平,魯朝靜. 機(jī)械傳動(dòng). 2017(02)
[9]基于聲音信號(hào)的鋼材材質(zhì)檢測(cè)及試驗(yàn)研究[J]. 秦志英,齊康花,董桂西,趙月靜,劉堯. 河北科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[10]利用聲音信號(hào)能量比在線識(shí)別鋼材材質(zhì)[J]. 秦志英,劉堯,董桂西,趙月靜. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2016(05)
博士論文
[1]設(shè)施羊舍聲信號(hào)的特征提取和分類識(shí)別研究[D]. 宣傳忠.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的印刷品表面缺陷檢測(cè)研究[D]. 呂明珠.西安理工大學(xué) 2019
[2]基于LabVIEW的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)采集與分析系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 龍磊.安徽大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器視覺的3D打印表面缺陷多角度在線檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 孫偉俊.浙江大學(xué) 2019
[4]飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)異常聲音識(shí)別方法研究[D]. 楊毫鴿.南昌航空大學(xué) 2018
[5]基于FPGA的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D]. 王永云.北華航天工業(yè)學(xué)院 2018
[6]基于聲音識(shí)別的四旋翼無人機(jī)探測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊東海.湘潭大學(xué) 2017
[7]基于LabVIEW RT的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李延忠.石家莊鐵道大學(xué) 2017
[8]基于聲音識(shí)別汽車座椅記憶盒檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙淵.燕山大學(xué) 2017
[9]基于LabVIEW的軸承和齒輪故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 崔春.東北石油大學(xué) 2017
[10]一種噪聲環(huán)境下的復(fù)雜聲音識(shí)別方法[D]. 樊鵬.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
本文編號(hào):3586068
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