基于sopc的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)研究和開發(fā)

中學(xué)中學(xué)法對(duì)多種特征故障參數(shù)自動(dòng)診斷，本文在此基礎(chǔ)上，以快速葉變換(FFT)為，BP針對(duì)目前故障診斷設(shè)備設(shè)計(jì)中存在的問題，設(shè)計(jì)了智能故障診斷系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬核設(shè)計(jì)和軟件程序編寫等方面的工作;最后在滾動(dòng)軸承機(jī)械實(shí)驗(yàn)裝置上對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該故障診斷分析儀的可靠性。：滾動(dòng)軸承，故障診斷，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResearchontheDefectDiagnosisforRollingBearingBasedonRollingisthemodernmachinesusedinmostparts,intheproductionyaveryimportantrole.Failoftheseparts,notonlyaffectthenormalproduction,resultinginhugeeconomiclosses,butalsocouldendangerthe alsafety,leadtoserioussafetyandenvironmentals.Therefore,Rollingmachinerunninganeffectivemonitoringanddiagnosisisverynecessary.Withscientificandtechnologicaldevelopment,rollingmachinetokeepthehigh-speed,light,efficientandinligentdevelopment,whichisalsotheequipmentconditionmonitoringandfaultdiagnosisputforwardhigherrequirements.Intherollingbearingfaultdiagnosisinthepast,diagnosticinstrumentsarebuiltinthetimeorfrequencyparameterstodetermine,onavarietyoffeaturescannotfaultparametersofautomaticdiagnosis,thisarticleonthisbasis,inordertofastFouriertransform(FFT)asthecore,extracttimeandfrequencyparametersasthefaultfeature,combinedwithBPneuralnetworkparametersonthecharacteristicsofanautomaticfaultdiagnosis,thissystemshowedupforthe ingsoftraditionalinstrumentswithaverylargepracticalsignificance.Onthisbasis,usingfield-progrblelogicdevice(FPGA)tobuildintoaSOPCsystem,developmentofrollingbearingfaultdiagnosis-lineyzer.ThesystemcanbebuiltusingSOPCflexiblefeatures,built-inhardware-BPneuralnetworkco-processor,andgreatlyenhancedthespeedofdataprocessing,therebyenhancingfaultdiagnosisinrealtime.Thisarticleresearchworkmainlyhasthefollowingseveralpoints:ysisoftime-signalparametersandfrequency-signalparametersinthefailureofperformanceontheadvantagesanddisadvantages,chooseasuitablefaultcharacteristicsofthesignal.ThetraditionalinstrumentofthelimitationsofautomaticfaultidentificationtostudytheBPneuralnetworkfaultauto-identificationmodel.Viewofthecurrentapplicationprocessfaultdiagnosisequipmentproblemsinthedesignofonlineinligentfaultdiagnosisyzer.Technicalindicatorstodeterminethecompletionofthesystem,systemprogramming,deviceselection,systemhardwaredesign,BPhardwaredesignandsoftwaredesignaspectsofthework;finallyrollingonthemechanicalexperimentalequipmentsystemdebugging,experimentalresultsshowthattheonlineyzerreliabilityoffaultdiagnosis.:RollerBearing;FaultDiagnosis;BPNeuralNetwork;中學(xué)中學(xué)PAGEPAGE1 課題研究意 滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)綜 國(guó)內(nèi)外發(fā)展概 滾動(dòng)軸承故障診斷方法概 嵌入式集成發(fā)展概 嵌入式滾動(dòng)軸承故障診斷概 本文主要研究工作和技術(shù)路 主要研究工 研究的技術(shù)路 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的確定 的主要研究?jī)?nèi) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的確 本文的主要研究?jī)?nèi) 概 故障軸承的振動(dòng)信號(hào)特征頻 本文采用的滾動(dòng)軸承故障診斷方 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分 有量綱參數(shù)分 無量綱參數(shù)分 各種指標(biāo)的特 振動(dòng)信號(hào)的頻域分 故障診斷實(shí)現(xiàn)過 滾動(dòng)軸承故障特征參數(shù)選 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及設(shè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原 本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷計(jì)算機(jī)仿 FPGA實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原 硬件平臺(tái)架 各模塊電 電源模 CAN總線接 SD卡接 時(shí)鐘電 模數(shù)轉(zhuǎn)換電 其余接口電 NIOSII設(shè) NIOSII架 基于FPGA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí) BP神經(jīng)元計(jì)算結(jié) sigmoid激活函數(shù)實(shí) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí) FPGA軟件總體框 NIOSII軟件開發(fā)步驟和開發(fā)環(huán) NIOSII的SPI接口軟 SPI接口描 AD7705采樣轉(zhuǎn)換程 SD卡讀 CAN總 UART接 FIR和FFT計(jì) 故障診斷計(jì) 軟件主程序設(shè) 系統(tǒng)調(diào) 致謝中學(xué)中學(xué)課題研究大的噪音，嚴(yán)重時(shí)會(huì)設(shè)備損壞、生產(chǎn)停止等機(jī)械事故。據(jù)統(tǒng)計(jì)，約40%的旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)綜述目前在國(guó)際上，以為主的西方發(fā)達(dá)國(guó)家監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)的綜合研究方面處于領(lǐng)先地位：一方面，的信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展較快，而這些處理機(jī)、分析儀和系統(tǒng)是機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)和，是發(fā)展后續(xù)故障診斷技術(shù)所不可機(jī)械的運(yùn)行和的研究，以及可靠性、安全性、維修性與經(jīng)濟(jì)管理技術(shù)方面的研究，40國(guó)的申克及的武田理研等，生產(chǎn)有多種用于設(shè)備診斷的分析儀器及軟件系統(tǒng)。可測(cè)信號(hào)，然后再作各種形式的處理，以獲得能夠顯示故障狀態(tài)的特息。然而，滾途上的衰減量大，提取它的特息還必須采用一些特殊的檢測(cè)技術(shù)和處理方法。目前譜峰對(duì)應(yīng)的頻率與理論計(jì)算軸承元件的間隔頻率相一致，則表示該元件上存在某種故障。沖擊脈沖法沖擊脈沖法（SPM，ShockpulseMethodSPMInstrumentAB公司在上世紀(jì)70年代最先一套系統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法，專門用于滾動(dòng)軸承多種失效的診法之一。解調(diào)法與沖擊脈沖法的原理基本類似，但能做到更精確的診斷[7]。沖擊脈軌跡分析以及基于非平穩(wěn)信號(hào)假設(shè)的短時(shí)變換、Wigner 嵌入式集成發(fā)展概相結(jié)合后的產(chǎn)物,是一個(gè)技術(shù)密集、密集、高度分散、不斷創(chuàng)新的知識(shí)集成系統(tǒng)。16832式隱藏在各種裝置、產(chǎn)品和系統(tǒng)之中的一種軟硬件高度專業(yè)化的特定計(jì)算機(jī)系統(tǒng)嵌入式微處理器(EmbeddedMicroprocessorUnit,嵌入式微控制器(MicrocontrollerUnit,嵌入式微控制器又稱單片機(jī)。嵌入式微控制器一般以某一種微處理器內(nèi)核為ROM、RAM、總線、總線邏輯、定時(shí)計(jì)數(shù)器、WatchDog、IPO、串行口、脈單片機(jī)具有多種衍生產(chǎn)品,每種衍生產(chǎn)品的處理器內(nèi)核都是一樣的,不同的是器和DSPEmbeddedDigitalSignalProcessorDSP處理器對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和指令進(jìn)行了特殊設(shè)計(jì),使其適合于執(zhí)行DSP算法,編譯效嵌入式片上系統(tǒng)(SystemOn隨著VLSI設(shè)計(jì)的,及半導(dǎo)體工藝的迅速發(fā)展,在一個(gè)硅片上實(shí)現(xiàn)一個(gè)更為復(fù)雜的系統(tǒng)的時(shí)代已來臨,這就是SystemOnChip(SOC)。各種通用處理器內(nèi)核將作為SOCVLSI成的器件以外,整個(gè)嵌入式系統(tǒng)大部分均可集成到一塊或幾塊中去,應(yīng)用系統(tǒng)電路片上系統(tǒng)的另外一種分支是FPGA。以FPGA為代表的數(shù)字系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)集成技術(shù)發(fā)展的新Al公司、Xilinx系統(tǒng)集成的新器件和開發(fā)工具，這又進(jìn)一步促進(jìn)了SOPC的發(fā)展。Xilinx司SpantanTM系列FPGAAl公司CycloneIII列以Ac公司SX系列產(chǎn)品都是向高密度、低壓、低功耗發(fā)展的典范。成的IP庫(kù)資源，高效準(zhǔn)確的完成復(fù)雜片上的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。典型的IP庫(kù)有Xilinx公司提供的LogiCORE和AllianceCORE。綜上所述，以FPGA為代表的數(shù)字系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)集成技術(shù)有以下優(yōu)勢(shì)：1、動(dòng)承診統(tǒng)多場(chǎng)，算為臺(tái)DSP]DSPARM67][38]DSPARMDSPARM[39]用DSP是現(xiàn)AD和SCI在DSPMallat[41]在DSPFFT在IP核，但是未進(jìn)行故障診斷的程序開發(fā)，而且作者選用的FPGA硬件在使用了全功能的NIOSII以后，疊加一個(gè)128點(diǎn)FFT計(jì)算單元，幾乎用盡了FPGA的邏輯資源。但是作者在SOPC平臺(tái)上設(shè)置具有硬件乘法器和浮點(diǎn)運(yùn)算器的NIOSII以及在擴(kuò)展了硬件運(yùn)算器、在AD中充分利用FPGA的器資源建立FIFO緩存等方面證明了SOPC平臺(tái)比DSP構(gòu)建的綜合上述，現(xiàn)階段的故障診斷系統(tǒng)都是采用ARM或者DSP處理器，ARM處理器用來作為控制和數(shù)據(jù)通信傳輸，利用DSP處理器的計(jì)算速度快的特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算。鑒于DSP系統(tǒng)乘法運(yùn)算器個(gè)數(shù)和器資源有限，而故障診斷算法的復(fù)雜性，只能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的SOPC本課題意在設(shè)計(jì)滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別滾動(dòng)軸承間的定量與定性關(guān)系。確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。FPGASOPCBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。最后以FPGA為平臺(tái)，重點(diǎn)研究如何在軟件和硬件上建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的確定 的主要研究?jī)?nèi)對(duì)國(guó)內(nèi)外資料調(diào)研、及詳細(xì)的需求分析后，確定了本系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)需求:要求實(shí)現(xiàn)8通道16位采樣信號(hào);要求能進(jìn)行FFT變換;要求有一定的診斷功FFT信號(hào)變換等相關(guān)信號(hào)的計(jì)算，其中需要大量的乘加計(jì)算。目前通用的DSP信號(hào)處理器雖然內(nèi)部自帶硬件乘法器計(jì)算速度快，但是使用DSP單處因此，對(duì)于本系統(tǒng)可以采FPGA實(shí)現(xiàn)，在FPGA上構(gòu)SOPC。以NIOSII處理器為，對(duì)于計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)而又需要連續(xù)處理的部分進(jìn)行C2H硬件加速。借助FPGA技術(shù)，在單片F(xiàn)PGA內(nèi)部實(shí)現(xiàn)硬核FFT計(jì)算單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類單元DSPMCU系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)硬件平臺(tái):采用AL公司FPGAEP3C16Q240C8內(nèi)建NIOSII作為系統(tǒng)主處理器，外擴(kuò)一片AD7705實(shí)現(xiàn)216AD數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，板卡外擴(kuò)SDCAN總線控制器MCP2515、RS232總線接口，SRAM器，SDRAM器。FFT硬件計(jì)算單元，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件計(jì)算單元。以檢測(cè)平臺(tái)的具體實(shí)驗(yàn)為例，介紹試驗(yàn)所采用的軸承及其故障形式，分概2）的固有振動(dòng)在實(shí)際診斷中，通過布置在軸承座或外殼適當(dāng)位置的傳感器拾取的振動(dòng)信號(hào)是內(nèi)、外因素施加于上述軸承系統(tǒng)而引起的綜合振動(dòng)。振動(dòng)信號(hào)作為滾動(dòng)軸承故障的信息載故障軸承的振動(dòng)信號(hào)特fe 式中fcz222n222n2fen

Eg為重力加速度h根據(jù)所監(jiān)測(cè)頻帶的不同，可將滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)診斷劃分為低頻診斷和高頻診斷，其中低頻診斷主要是針對(duì)軸承中各元件的故障進(jìn)行的;而高頻診斷則著眼于滾動(dòng)軸承存在的缺陷進(jìn)的。它們?cè)砩蠜]有的差別，都要通頻譜分析，找本文采用的滾動(dòng)軸承故障診斷BP現(xiàn)場(chǎng)到的承振動(dòng)故數(shù)據(jù)包含富的障信息，需要析數(shù)據(jù)中特故障診斷的重要依據(jù)。滾動(dòng)軸承故障的特征提取是滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)的重點(diǎn)和難點(diǎn)，能否有效的提取故障特征是能否正確診斷軸承故障的關(guān)鍵。振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域 1）X:把振動(dòng)信號(hào)xhhXj1,2,

1n1Xp X

nj承振動(dòng)信號(hào)xi（i1LNN為采樣點(diǎn)數(shù)）的振幅瞬時(shí)值隨著時(shí)間不斷變化，其表達(dá)11N

X

波峰因素（Cf起的表面粗糙狀況，但軸承元件上的局部剝落、擦傷、刻痕和凹坑等一類離散 X fXf正常軸承的振動(dòng)波峰因素約為4~510。CfCff Xrmsf

X1XN i1N

較大的幅值。如何在一個(gè)混有噪聲的脈沖調(diào)制信號(hào)中把反映故障特息的脈沖提取處中學(xué)中學(xué)中學(xué)中學(xué)K KX X

和Xrms值的平均增長(zhǎng)幅度相差不大，因此峭度指標(biāo)值變化也不大。也就是說，其中的偏斜度反映px峭度指標(biāo)、指標(biāo)、脈沖指標(biāo)對(duì)脈沖故障比較敏感。早期故障發(fā)生時(shí)，大幅中學(xué)中學(xué)同時(shí)使用Kv、CfXrms進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以兼顧敏感性與穩(wěn)定振動(dòng)信號(hào)的頻域人們?cè)谌~分析的基礎(chǔ)上做了大量的研究，提出并發(fā)展了一系列的信號(hào)時(shí)頻分度上可以有效分析時(shí)變非平穩(wěn)信號(hào)，為機(jī)械故障分析診斷提供了強(qiáng)有力的分析。N的基礎(chǔ)。有限長(zhǎng)序列xn及其頻域表示Xk可由以下離散 NXkDFT[xn]

N

0kN xkIDFTXn

1XnW 0kN 其中式3.7是離 葉變換，3.8為離 葉反變換。xk和Xk構(gòu)成了離葉變換的方法，大體可分為按時(shí)間的抽取FFT算法和按頻率抽取的FFT算法。中學(xué)中學(xué)算機(jī)只能對(duì)有限多個(gè)樣本進(jìn)行運(yùn)算，F(xiàn)FT矩形窗時(shí)單諧波頻率的最大誤差可達(dá)36.4%，即使加其它窗時(shí)，也不能完全消除此影響，Hanning15.390%。故障診斷實(shí)現(xiàn)4.1滾動(dòng)軸承故障特征參數(shù)選取Ffa1,a2,Lan a1a2 F的的f2中學(xué)中學(xué)常用的頻域特征參數(shù)指標(biāo)[43]主要有重心頻率FC均方頻率MSF均方根頻率RMSF、頻率方差VF、頻率標(biāo)準(zhǔn)差RVF。各頻域特征參數(shù)指標(biāo)的計(jì)算如下:nfiZfi 重心頻率FC：FC Zfif2Zf均方頻率MSF：MSF n Zfi

頻率方差VF：VF

2fiFCZfinZfi

均方根頻率RMSF:RMSF 頻率標(biāo)準(zhǔn)差RVF：RVF FC、均方頻率MSFRMSF三個(gè)參數(shù)都是描述功率譜主頻帶位置的變化的FCRMSF值比正常軸承要大得多。另一方面，頻率方差VFRVF這兩個(gè)參數(shù)是描述譜能量本文研究中選用了均方根頻率RMSF和頻率標(biāo)準(zhǔn)差RVF兩個(gè)頻域參數(shù)作為滾動(dòng)軸承的BP子、波形因子、因子五個(gè)無量綱的時(shí)域參數(shù)以及均方根頻率RMSF和頻率標(biāo)準(zhǔn)差RVF兩個(gè)頻域特征參數(shù)作為輸入?yún)?shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及差反向算法((ErrorBackPropagationEBP，簡(jiǎn)稱BP)，成功地解決了多層網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際中得到廣泛的應(yīng)用。本文采用BP學(xué)習(xí)算法離線訓(xùn)練方式，并對(duì)其加以改進(jìn)，以縮映射能力。一般一個(gè)三層的BP網(wǎng)絡(luò)就能實(shí)現(xiàn)任意精確近似任何連續(xù)的非線性函數(shù)。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要就是利用它超強(qiáng)的非線性映射能力，構(gòu)建內(nèi)部隱含的數(shù)學(xué)模型，有一個(gè)隱層，即為一個(gè)三層網(wǎng)絡(luò)。即網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程由前向和反向組成，向過，輸入模式經(jīng)輸入層、隱層逐層處理，并傳向輸出層，如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向過程，將誤差值沿連接通路逐層反向傳送，并按練網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)前向和誤差反向過程，直至網(wǎng)絡(luò)均方誤差(Ep)小于給定值為止。前向的過程按(式4-7)式進(jìn)行，反向過程按(式4-8),(式4-9)進(jìn)行。節(jié)點(diǎn)輸出：OjfWijxij Oj節(jié)點(diǎn)輸出 X 節(jié)點(diǎn)輸Wij節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值 非線性激活函數(shù) 權(quán)值修正：Wijn1aEjOjWij 動(dòng)量因子； 計(jì)算誤2誤差計(jì)算：Ep1to 2 tpii節(jié)點(diǎn)的期望輸出值； i節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出值一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意精度近任何連續(xù)函數(shù)。BP中學(xué)中學(xué)各種缺陷類型的期望輸出可以表示為:正常(0,0,0)，外圈缺陷(1,0,0)，內(nèi)圈缺陷12，BPN（7,12,3。本節(jié)使用計(jì)算機(jī)在7.0平臺(tái)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的基本步驟1、數(shù)據(jù)歸一化。為了在中計(jì)算的方便，在網(wǎng)絡(luò)建立之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)的大小進(jìn)行歸一化處理。本文采用的是[-1,1]歸一化，利用工具箱中的Premnmx()函5、完成訓(xùn)練后，就可以調(diào)用訓(xùn)練結(jié)果，輸入測(cè)試數(shù)據(jù)，進(jìn)試.將經(jīng)過歸一化處理過的樣本數(shù)據(jù)帶人已訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真模擬，此過程通過工具箱中使用的數(shù)據(jù)和仿真部分程序如下。%設(shè)置訓(xùn)練參數(shù) 4.44.5閾值保存。在里保存參數(shù)的程序如下。w1=net.iw{1,1};%輸入到隱層的權(quán)值w2=net.lw{2,1};%隱層到輸出層權(quán)值到輸出層權(quán)值3X12矩陣。4.6FPGA實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DSP執(zhí)行。DSPCPU很強(qiáng)的針對(duì)性(如DSP有的硬件乘法器，它可以在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成MAC運(yùn)算。硬件乘法器占用了DSP面積的很大一部分。)，因而可以達(dá)到很高的性能指標(biāo)。DSP 遠(yuǎn)大于現(xiàn)今最快的DSP的運(yùn)算能力。文獻(xiàn)[44]在FPGA實(shí)現(xiàn)用于字符識(shí)別的可訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化了FPGA上實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獻(xiàn)[46]在FPGA上構(gòu)（3-3-1）的BP神經(jīng)網(wǎng)[47]在FPGA實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)的計(jì)算。理單元，兩者通過Avolone總線進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。5.1FPGA選用EP3C16Q240C8，外部擴(kuò)展RS3232電平轉(zhuǎn)換CAN總線控制器MCP2515和電源模塊、高速、CAN收發(fā)器、ESD保護(hù)于一體的CTM1050D接口模塊。片外擴(kuò)展用來數(shù)據(jù)緩存，板卡上擴(kuò)展SD卡器，用于保存長(zhǎng)時(shí)間記錄的數(shù)據(jù)。擴(kuò)展16BIT100KSPS2通道AD7705模數(shù)轉(zhuǎn)換。系統(tǒng)實(shí)物在附錄一所示。MT48LC16M16A2TG器為256Mbit容量，作為系統(tǒng)運(yùn)行的主要器以及暫時(shí)保各模塊電路板需要+5V，3.3V，1.2V，2.5V四種電壓。外部提供給電路板5V電源，經(jīng)過 5.2PeripheralInterface，SPI)來實(shí)現(xiàn)的。MCP255l是CAN的收發(fā)器．是溝通CAN總線與MCP2515的橋梁。CAN總線控制器和驅(qū)動(dòng)器圖5.3和圖5.4。CTM1050D為CAN總線驅(qū)CANCS#CANSOCANSICANSCKCANINT

22 1 22

2 15.4CANSD卡有SDI和SPI通信模式，本系統(tǒng)采用SPI通信模式，DAT3腳位片選信號(hào)，CMDMOSI，DATMISO信號(hào)，CLK為同步時(shí)鐘。電路中分別DAT3,MOSI,MISO信號(hào)5.5SDDS1302時(shí)鐘電路提供給系統(tǒng)保存數(shù)據(jù)時(shí)的時(shí)間參數(shù)。其電路如圖5.6。DS1302通22

SCSCLK

1

5.6

1

12 7 8 6 11

14 131

5.7AD7705NIOSIINIOSII結(jié)構(gòu)各模塊配置如圖5.8所示。NIOSII配置成快速模式，并且配置上硬件乘法器，硬件除法器，硬件浮點(diǎn)運(yùn)算器。NiosII/f300MIPS，它非常適合性能關(guān)鍵的應(yīng)用，以及代碼或者數(shù)據(jù)量較大的應(yīng)用。NiosII/f內(nèi)核具有以下 器管理單元 器保護(hù)單元中學(xué)中學(xué)礎(chǔ)上擴(kuò)展了onchip_mem，作為數(shù)據(jù)緩存。5.8NIOSII其余外設(shè)有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模塊，IS61LV25616的SRAM器控制器，JTAG_UART調(diào)試接口，SDSPI控制器，AD7705模數(shù)SPI控制器，MCP2515CANSPI控制器，串行通信口，定時(shí)器，IIC總線接口，以及EPCS控制器，IO管腳。由于系統(tǒng)沒有外擴(kuò)并行FLASH器，F(xiàn)PGA硬件程序和軟件程序代碼全部保存到片外擴(kuò)展的中學(xué)中學(xué)基于FPGA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1978年H.T.Kung提出了脈動(dòng)陣列的概念，脈動(dòng)陣列在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域得到了廣泛主要是通過將線性映射技術(shù)用于規(guī)劃依賴圖(DependenceGraphDG)來實(shí)現(xiàn)的。BP本文采用串行輸入、串行輸出的脈動(dòng)陣列結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法的脈動(dòng)陣列結(jié)構(gòu)在FPGA。對(duì)隱層網(wǎng)絡(luò)按d1,0)映射，對(duì)輸出層按d0,1)方向映射，可得到圖5.9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脈動(dòng)陣列實(shí)現(xiàn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。5.9本文中輸7個(gè)參數(shù)，因此a0a1LaNN6。隱層節(jié)點(diǎn)計(jì)算單元12個(gè)。輸出節(jié)點(diǎn)計(jì)算單3，因此uNLu1u0N取為3。5.105.11函數(shù)的直接硬件實(shí)現(xiàn)太昂貴，目前實(shí)現(xiàn)門限函數(shù)的方法主要有：查表法(look-upta-ble)、分段線性近、多項(xiàng)式近似法、有理近似法以及協(xié)調(diào)旋轉(zhuǎn)數(shù)字計(jì)算機(jī)(CoordinatedRotationDigitalCom-puter，CORDIC)法則，CORDIC查找表法和分段線性近法(注意：查找表不易太大，否則速度會(huì)慢且代價(jià)也大)更適合中學(xué)中學(xué)FPGA技術(shù)實(shí)現(xiàn)[49]。其中分段線性近似法以ycc 的形式描述一種線性連接組合 如果線性函數(shù)的系數(shù)值為2的冪次，則激活函數(shù)可以由一系列移位和加法操作實(shí)現(xiàn)，許多查詢的器中來實(shí)現(xiàn)[50][51]。本文采用分段線性近似法來求激活函數(shù)。如圖5.13為分被保存到查找表中，表中保存著兩個(gè)參數(shù)，分別為c1,c2，其中c2用于乘法器器的計(jì)算c1用于加法器5.13共有84個(gè)隱層權(quán)值，權(quán)值參數(shù)由5.3.3節(jié)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練獲得。每個(gè)節(jié)點(diǎn)經(jīng)過7次乘法運(yùn)活函數(shù)計(jì)算單元，串行輸出數(shù)據(jù)，分別為O1O2LO12。輸出層如圖5.15所示，由3節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，12個(gè)隱層輸出結(jié)果串行的輸入到輸出層，每個(gè)神經(jīng)元有12個(gè)權(quán)值。輸出層中，每個(gè)神經(jīng)元要進(jìn)行12次乘法、11次加法和一次sigmoid激活函數(shù)計(jì)算。3個(gè)計(jì)算結(jié)中學(xué)中學(xué)5.145.15reg[15:0]state,hanming_out;always@(posedgeclk)//并行輸入,串行輸出 state1:beginhanming_out<=output_temp[0];state<=state2;state6:beginhanming_out<=output_temp[5];state<=state12;endstate7:beginhanming_out<=output_temp[11];state<=state1;enddefault:state<=state1;FPGA軟件總體始系統(tǒng)主程序流程如圖6.2所示，系統(tǒng)初始化程序包括:NIOSII的初始化、AD7705、MCP2515、SD卡的初始化。當(dāng)診斷出故障后，系統(tǒng)將故障特征和AD的原始圖6.1系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu) 圖6.2系統(tǒng)主程序流NIOSII軟件開發(fā)步驟和開當(dāng)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和算法確定后，就要根據(jù)系統(tǒng)的要求進(jìn)行系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)，一般其件開發(fā)基流程為:寫源代將源程序經(jīng)匯編和，生成elf式的執(zhí)文件再過件仿程或JTG下載到所設(shè)計(jì)的應(yīng)用系統(tǒng)中。 NiosII6.3NIOSIINIOSIIIDE6.4NIOSII的HAL驅(qū)動(dòng)自動(dòng)被添加到系統(tǒng)庫(kù)工。HAL的設(shè)置保存為系統(tǒng)性質(zhì)。建立在SOPCNIOSIISPI接口MasterOutSlaveIn(MOSIMasterInSlaveOut(MISOSerialClock(SCLKSlaveSelect(ss_n)—主設(shè)備驅(qū)動(dòng)，用于選擇從設(shè)備。置低時(shí)有效。最多可以設(shè)置32個(gè)從設(shè)備。中學(xué)中學(xué)發(fā)送邏輯包含發(fā)送保持寄存器（Txdata）和發(fā)送移位寄存器，各有N位寬度，可配置1~32位。當(dāng)某主外設(shè)寫Txdata，值會(huì)自動(dòng)被到移位寄存器，并在下個(gè)操作開始時(shí)傳驅(qū)動(dòng)MISO。數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，LSB或者M(jìn)SB，由配置時(shí)用戶指定。指定之后，不能用軟件修改AL提供 mandSPI函數(shù) mand(alt_u32base,alt_u32slave,alt_u32write_length,constalt_u8*wdata,alt_u32read_length,alt_u8*read_data,alt_u32alt_u32base,alt_u32 alt_u32write_length,8constalt_u8*wdata, 據(jù)依次發(fā)出直到發(fā)出所設(shè)定的write_length長(zhǎng)度。alt_u32 alt_u32flags，//如果flag= AD7705共有8個(gè)片內(nèi)寄存器,他們是通信寄存器、設(shè)置寄存器、時(shí)鐘寄存器、數(shù)據(jù)寄存器以及幾個(gè)測(cè)試和校準(zhǔn)寄存器。這些寄存器的任何操作都必須先寫通信寄存器,然后通信寄存器是一個(gè)8在哪一個(gè)寄存器上進(jìn)行,完成對(duì)所選寄存器的讀/寫操作后,該端口等待下一次寫操作,din（（rs2rs1rs0＝000（rs2rs1rs0＝001（rs2rs1rs0＝011器進(jìn)行讀還是寫操作,"0"表示寫操作,"1"表示讀操作。CH1,CH0,001,012。中學(xué)中學(xué)設(shè)置寄存器設(shè)置寄存器是一個(gè)8位讀/寫寄存器,其中md1,md0為工作模式選擇系統(tǒng)校g2,g1,g0為增益選擇位,g2g1g0＝000－111分別對(duì)應(yīng)1,2,4,8,16,32,64,128八時(shí)鐘寄存器是一個(gè)8位讀/寫寄存器。其中CLK為時(shí)鐘位。如果器件的主時(shí)鐘頻率為2.4576MHZ（clkdiv＝0）4.9152MHZ（clkdiv＝1）,該位置"1",如果主時(shí)鐘頻率為1MHZ（clkdiv＝0）或者2MHZ（clkdiv＝1）,該位置"0",此外clk還與fs1和fs0共同選數(shù)據(jù)寄存器是一個(gè)16位只讀寄存器,他用來存放ad7705的轉(zhuǎn)換結(jié)果。這里要注意：當(dāng)對(duì)AD7705進(jìn)行寫操作時(shí),AD7705期望MSB（最高有效位）。數(shù)據(jù)寄存器雖然是一個(gè)16位寄存器,但28位存貯單元組成,因此必須28位分別進(jìn)行操作。voidwrite_adc7705(unsignedcharbyteword);AD7705unsignedintRead_16bitdata(void);//讀AD7705的數(shù)voidInit_AD7705(unsignedcharChannelunsignedintAverage_Sample(unsignedintNum_Sample);//結(jié)果求平均voidReset_AD7705(void); 始始圖6.8AD7705控制流滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)擴(kuò)展了SD數(shù)據(jù)，為方便的讀寫SD卡，將SD卡格式化FAT32件系統(tǒng)，F(xiàn)PGAAl提供SPI器來讀寫。控制器SD管SD_CMDSDcard.“DataIn”(PinSD_DATSDcard“DataOut”(PinSD_DAT3SDcard“CS”(PinSD_CLKSDcard“CLK”(Pin在系統(tǒng)初始化的時(shí)候，驅(qū)動(dòng)自動(dòng)初始化SPI控制器寄存器。應(yīng)用軟件根據(jù)system.h的SD卡SPI接口定義進(jìn)行操作。#defineSD_SPI_NAME"/dev/SD_SPI"#defineSD_SPI_TYPE"al_avalon_spi"#defineSD_SPI_BASE0x011060a0#defineSD_SPI_SPAN#defineSD_SPI_IRQ voidSD_spi_write(unsignedchar unsignedchar*y=}unsignedcharSD_Reset();unsignedcharSD_Check_Version();unsignedcharSD_Init();unsignedcharSD_Ready_Go();unsignedcharSD_Write_Sector(unsignedlongaddr,unsignedchar*buffer);unsignedcharSD_Read_Sector(unsignedlongaddr,unsignedchar*buffer);在主程序中調(diào)用SD_Ready_Go()函數(shù)對(duì)SD卡初始化。 unsignedcharFAT32_Open_File(structFileInfoStruct*pfi,char*filepath);unsignedcharFAT32_Seek_File(structFileInfoStruct*pfi,unsignedlongunsignedlongFAT32_Read_File(structFileInfoStruct*pfi,unsignedlongoffset,unsignedlonglen,unsignedchar*pbuf);unsignedlongFAT32_Read_FileX(structFileInfoStruct*pfi,unsignedlongoffset,unsignedlonglen,void(*pfun)(unsignedchar));unsignedlong unsignedcharFAT32_Create_Rec(structFileInfoStruct*pfi,unsignedlongcluster,char*name,unsignedcharis_dir);unsignedlongFAT32_Add_Dat(structFileInfoStruct*pfi,unsignedlonglen,unsignedchar*pbuf);unsignedcharFAT32_Create_Dir(structFileInfoStruct*pfi,char*dirpath);unsignedcharFAT32_Create_File(structFileInfoStruct*pfi,char*filepath);unsignedcharFAT32_Del_File(structFileInfoStruct*pfi,char*filepath);unsignedcharFAT32_Copy_File(char*sfilename,char*tfilename,unsignedchar*file_buf,unsignedlongMicrochipMCP2515（ControllerAreaNetwork，CAN）CANV2.0B據(jù)幀以及幀。MCP2515自帶的兩個(gè)驗(yàn)收寄存器和六個(gè)驗(yàn)收濾波寄存器可以過濾掉不想要的報(bào)文，因此減少了主單片機(jī)（MCU）的開銷。MCP2515MCU業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)串行外設(shè)接口（SearialPeripheralInterface，SPI）來實(shí)現(xiàn)的。在應(yīng)用程序中，建立CANtypedef{struct{int8_trtr:1;uint8_tlength:4;}header;}時(shí)候往外寫0xff。unsignedcharspi_putc(unsignedchardata//SPIvoidmcp2515_write_register(unsignedcharadress,unsignedchardata);unsignedcharmcp2515_read_register(unsignedcharadress);voidmcp2515_bit_modify(uint8_tadress,unsignedcharmask,unsignedcharunsignedcharmcp2515_read_status(unsignedchartype);boolmcp2515_init(void);//MCP2515控制器初始化unsignedcharmcp2515_check_message(voidboolmcp2515_check__buffer(void);//檢測(cè)是否空閑unsignedcharmcp2515_get_message(tCAN*message);//CAN總線數(shù)unsignedcharmcp2515_send_message(tCAN*message);//CAN主程序中，首先對(duì)調(diào)用mcp2515_init()對(duì)MCP2515進(jìn)行初始化。接下來調(diào)用mcp2515_get_message()和mcp2515_send_message()進(jìn)行CAN總線發(fā)送和接收數(shù)據(jù)傳UARTfp=fopen(“/dev/uart_0”,，if(fp){fprintf(fp,fclose}乎與C語言下的文件操作沒什么區(qū)別。FIRFFT系統(tǒng)對(duì)AD采樣的信號(hào)首先進(jìn)行30FIR低通數(shù)字濾波，信號(hào)的采樣頻率30KHZ，截止頻率5KHZ。在中生成濾波器的濾波器系15系數(shù)15系數(shù)圖6.9FDTOOL濾波器設(shè)constreal32_TB[31]={5. 0.0005578727578,0.00148996152,0.003418471199,0.006934353616,0.02113555558,0.03247284889,0.04627371952,0.06146724895,0.08906953782, ,0.09759648144,0.07639372349,0.06146724895,0.04627371952,0.03247284889, e- e-本文采用16位數(shù)據(jù)精度，2048點(diǎn)快速變換。在NIOSII中運(yùn)行仿真，對(duì)于不NIOSII6.1所示。NIOSII類

資料緩 數(shù)據(jù)緩 硬件乘法硬件浮點(diǎn)資源占用執(zhí)行時(shí)間型器無有無無有有有有倍。一次2048FFT3ms，滿足實(shí)際的系統(tǒng)需求。故障診斷在NiosII系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，遇到頻繁使用的處理過程，而且該過程比較占用軟件執(zhí)行時(shí)快軟件運(yùn)行速度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類計(jì)算定制CPU指令實(shí)現(xiàn)。本系統(tǒng)中定制的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元定制指令定義宏在system.h頭文件中,內(nèi)建函數(shù)如下所示。Void_builtin_custom_nf(int軟件主程序統(tǒng)的各個(gè)外設(shè)初始化，并檢測(cè)外設(shè)是否正常。具體流程如圖6.10所示。6.10整個(gè)系統(tǒng)的調(diào)試包括硬件調(diào)試、軟件調(diào)試和總體調(diào)試二部分，可以借助FPGA的USBBlaster仿真器件時(shí)序仿真調(diào)試的時(shí)候借助QuartusII軟件中的II，SignalTapII信號(hào)波形狀態(tài)在PC機(jī)上顯示出來，使用起來比傳統(tǒng)的邏輯分析儀更加方便。NIOSII軟件調(diào)試可以借助NIOSIIIDEJTAGUART。在建立SOPC時(shí)候加入JTAGUART模塊，此模塊利用USBBLASTER進(jìn)行調(diào)試，取代傳統(tǒng)的RS232通口，調(diào)試過，調(diào)試信息可以在NIOSIIIDE中顯示出來。系統(tǒng)入模式，點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)按鈕，測(cè)試是否正常運(yùn)行起來。如果仿真系統(tǒng)的軟件能正常運(yùn)行，則表明FPGA內(nèi)部就能夠正常運(yùn)行。對(duì)FPGA硬件調(diào)試。SRAM和SDRAM的調(diào)試需要編寫相應(yīng)的程序，包括SRAM和SDRAM的寫入和等。若能將寫入的數(shù)據(jù)正確地讀出，則表明SRAM和SDRAM能夠正則表明模數(shù)轉(zhuǎn)換電路與FPGA的連接是正確的。 IDE配置通，需要選擇程序、數(shù)據(jù)以及堆棧使用的器位置。NIOSII軟件中的textaddresstextaddressresetaddressresetaddressresetaddressrodataaddressresetaddressresetaddressaddressrwdataaddressresetaddressresetaddressrwdataaddress當(dāng)在SOPCBuilderNIOSIIQuartusIINIOSII設(shè)計(jì)了基于NIOSII的滾動(dòng)軸承故障診斷儀，利用FPGA實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使其成功的實(shí)現(xiàn)了工程化，所做主要工作包括:分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及對(duì)故障特征參數(shù)進(jìn)附錄一沈水福.高大勇.設(shè)備故障診斷技術(shù)[M].科學(xué).何正嘉.機(jī)械故障診斷學(xué)[M].科學(xué)技術(shù).JL-201機(jī)車車輛軸承故障診斷儀在牽引電動(dòng)機(jī)檢測(cè)分析中的應(yīng)用[J].內(nèi)燃機(jī)車.2008(8)于云滿.軸承故障精密診斷的門限確定[J].2003.滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)檢測(cè)方法[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）.萬書亭.基于虛擬儀器和沖擊脈沖法的滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2009.自適應(yīng)解調(diào)法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].振動(dòng)與沖擊2007卜伶俐.小波分析與Hilbert[J].學(xué)報(bào).200813(2)冷軍發(fā).基于細(xì)化分析的風(fēng)機(jī)故障診斷研究[J].2004.一種軸承故障檢測(cè)的新方法[J].2005.階次倒譜在軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].與處理.2006易挺.基于倒頻譜技術(shù)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].機(jī)床與.2009.旋轉(zhuǎn)機(jī)械動(dòng)態(tài)信號(hào)全息譜分析[J].振動(dòng)測(cè)試與診斷.2002DENGHong-gui.ApplicationofextensionmethodtofaultdiagnosisofSUNHong-yan.Neuralnetworkfaultdiagnosismethodoptimizationwithroughsetandgeneticalgorithms[J].JOURNALOFCHONGQINGUNIVERSITY(ENGLISHEDITION).20065(2).基于特征參數(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法[J].振動(dòng)、測(cè)試與診斷.2009.基于EMD和Wigner分布的軸承故障診斷研究[J].石家莊鐵道學(xué)院學(xué)報(bào).2005劉立州.基于分?jǐn)?shù)階Wigner分布的機(jī)械故障診斷