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基于DSP的刀具状态监测系统的研究与开发

作　者: 王书庆
导　师: 郑建明
学　校: 西安理工大学
专　业: 机械电子工程
关键词: DSP 刀具状态监测 自适应消噪 TMS320F2812 径向基神经网络
分类号: TG71
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


目前,人们对监控系统的实时性、计算精度和大数据量运算速度等要求不断提高,单片机系统在很多场合已不能很好地满足用户要求。DSP系统由于运算速度快、精度高等特点,正逐渐取代单片机系统,成为一大技术热点。本课题研究了DSP在刀具状态监测系统中的应用,建立了刀具状态在线实时监测系统。在分析了国内外刀具磨损监测的实现方案后,本文提出了一种基于DSPTMS320F2812的实时监控方案。采用TMS320F2812 DSP芯片作为监测系统硬件平台的中央处理单元,完成了实时监测系统硬件设计与软件的开发,该系统能够实现工况信号采集、分析以及工况识别,通过串行接口可以将采集的信号传输到计算机上做进一步分析和处理。通过系统实现,证明本方案确实可行,并具有精度高和实时监控且可靠性高的特点。本文主要论述了该系统的总体设计和实现方案,并详细介绍了系统使用的元器件与电路的实现方法以及软件总体和关键部分的设计流程。监测系统的硬件采用模块化设计,监测系统的硬件模块包括：时钟电路、电源电路、复位电路、存储器设计、数据采集电路、串行通信和仿真接口。在CCS集成开发环境下,完成了监测系统的基本配置。同时针对加工过程的复杂性以及采集信号的非平稳性,采用自适应噪声抵消消噪思想来实现对信号中的背景噪声的消噪。完成了自适应滤波在Matlab上的仿真以及在TMS320F212上的实现。结果表明使用该方法具有很好的非平稳随机噪声消噪效果,为监测信号特征的提取奠定了基础。针对特征向量与工况之间关系的复杂性与不确定性,采用神经网络识别的思想建立了对加工过程中刀具状态的识别方法,并对神经网络在Matlab上的仿真以及在DSP芯片TMS320F2812上的实现进行了研究,实验结果表明该方法能够准确地识别刀具加工过程中的刀具磨损状态。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-16
  1.1 引言  8
  1.2 国内外研究的状况  8-12
    1.2.1 监测技术的现状及发展  8-11
    1.2.2 国内外研究的成果  11-12
  1.3 DSP的发展和应用  12-14
    1.3.1 DSP芯片的发展概况  12-13
    1.3.2 DSP芯片的应用  13-14
    1.3.3 DSP芯片的发展趋势  14
  1.4 本文的主要研究内容  14-16
2 监测系统的方案和硬件设计与开发  16-32
  2.1 切削过程中功率信号的特点  16-17
  2.2 基于切削功率的刀具状态监测系统  17-19
  2.3 DSP系统的设计思想  19-21
  2.4 监测系统硬件的实现  21-31
    2.4.1 时钟电路模块设计  23-24
    2.4.2 电源电路模块设计  24-25
    2.4.3 复位电路模块  25-26
    2.4.4 存储器模块设计  26-27
    2.4.5 数据采集电路模块设计  27-29
    2.4.6 串行通信模块设计  29-30
    2.4.7 仿真接口模块  30-31
  2.5 系统硬件的调试和评估  31
  2.6 本章小结  31-32
3 信号的预处理和特征提取算法的研究  32-50
  3.1 信号的消噪处理  32-37
    3.1.1 自适应滤波器的基本概念  32-33
    3.1.2 自适应滤波器的主要算法  33-34
    3.1.3 LMS算法的原理  34-37
  3.2 功率监测信号消噪  37-39
  3.3 信号的特征提取  39-49
    3.3.1 基于小波分析的状态监测信号特征提取  39-44
    3.3.2 基于高阶统计量的状态监测信号特征提取  44-49
  3.4 本章小结  49-50
4 监测系统开发工具的选择  50-58
  4.2  50-57
    4.2.1 CCS集成开发环境  50-53
    4.2.2 CCS的功能  53-54
    4.2.3 CCS代码生成工具  54-55
    4.2.4 COFF公共目标文件格式  55-57
    4.2.5 CCS应用程序开发流程  57
  4.3 本章小结  57-58
5 基于DSP平台的刀具状态监测系统的软件设计与实现  58-72
  5.1 系统软件的设计与实现  58-62
    5.1.1 A/D转换器的工作原理  58-59
    5.1.2 基于TMS320F2812数据采集系统的结构  59-60
    5.1.3 A/D转换的程序设计  60-62
  5.2 自适应滤波在TMS320F2812上的实现  62-65
  5.3 神经网络算法在TMS320F2812上的实现  65-69
  5.4 系统集成  69-70
  5.5 软件调试  70
  5.6 本章小结  70-72
6 总结与展望  72-74
致谢  74-76
参考文献  76-80
攻读硕士学位期间发表论文与参与项目  80

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中图分类: > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 刀具、磨料、磨具、夹具、模具和手工具 > 刀具
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