【摘 要】
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滚动轴承是机械器械中使用最为普遍的零件之一,滚动轴承出现故障,将导致机械设备生产出的产品存有大量的残次,更为严重的会导致整个生产线都无法正常工作,造成的损失将会非常巨大,因此研究一套能够有效的识别轴承故障的系统非常重要。本文将声发射检测技术与FPGA信号处理技术相结合,设计出了一套基于声发射的FPGA轴承故障监测系统,通过实验发现此系统能够有效的识别轴承的故障,并且可以判断轴承的故障位置,这对于实
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滚动轴承是机械器械中使用最为普遍的零件之一,滚动轴承出现故障,将导致机械设备生产出的产品存有大量的残次,更为严重的会导致整个生产线都无法正常工作,造成的损失将会非常巨大,因此研究一套能够有效的识别轴承故障的系统非常重要。本文将声发射检测技术与FPGA信号处理技术相结合,设计出了一套基于声发射的FPGA轴承故障监测系统,通过实验发现此系统能够有效的识别轴承的故障,并且可以判断轴承的故障位置,这对于实际生产具有重大意义。本文以FPGA芯片为数据处理核心,借助声发射传感器来采集滚动轴承的信号波形,最后在上位机上显示故障波形以及故障位置。本文主要做了以下工作:（1）本文详细介绍了滚动轴承发生故障的机理,轴承的故障类型以及故障的原因;介绍了FPGA在信号处理方面的优势,声发射技术的基本原理和声发射信号的特征参数,最后研究了滚动轴承声发射信号特征的识别方法以及故障轴承的特征频率的计算公式。（2）搭建了故障轴承的实验平台,进行了以FPGA为核心的外围电路的设计;针对模拟信号转化数字信号的A/D转化电路的设计;针对数据缓存的SDRAM存储器外围电路的设计,最后设计了USB通信电路与计算机进行通信。并且完成了与各个硬件相对应的软件实现。（3）本文详细介绍了处理轴承故障信号的算法,介绍了小波变换算法的原理以及优势与不足、EMD分解算法、Hilbert变换算法以及FFT变换算法。本文通过EMD分解算法把原始信号分解成多个IMF信号;Hilbert变换主要对经EMD算法处理的信号进行包络分析;FFT变换将Hilbert变换包络的信号进行普分析,通过上述三个算法的处理可以对采集来的故障信号进行包络谱分析。最后把这三种算法在FPGA上进行实现。（4）通过已经搭建好的实验平台做相关的FPGA测试,把FPGA处理的结果与MATLAB仿真结果进行比较,通过两者的对比发现本设计系统的可行性。
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