基于DSP的信号采集与处理系统的设计与实现
这是一篇关于信号采集,DSP,FFT,CCS2000,LCD,Matlab的论文, 主要内容为随着信息科学的迅猛发展,数字信号处理已成为一门关键技术,而数字信号处理器(DSP)芯片的出现为实现数字信号处理算法提供了可能。DSP芯片存储系统采用了哈佛结构,并使用多级流水线技术,以其强大的数据处理功能在通信和信号处理等领域得到了广泛应用,成为研究的热点。 本文论述了一种基于数字信号处理器(DSP)的数据采集与处理系统的设计方案,并给出了具体的软硬件实现。系统使用TI公司的TMS320LF2407A型号的DSP芯片作为核心处理器,实现了控制A/D采样、处理采样数据、显示处理结果并响应按键等功能。论文主要从以下几个方面论述整个系统的设计方案: (1)分析了系统进行可行性,包括简要的理论基础,处理器和开发板的选型,系统性能参数的设定等。 (2)详细研究了系统理论基础,包括谱分析原理,误差分析,以及2048点实序列FFT变换在DSP上高效实现(节省时间和空间)。 (3)设计了系统硬件电路,包括前端输入信号调理电路和抗混叠滤波电路的设计及实现,开发板硬件资源分配(包括存储器分配,ADC模块配置等),和液晶接口、键盘接口的实现。 (4)实现了系统软件设计,包括整个系统程序流程的设计,各个模块应用程序的实现,.cmd文件的配置,FLASH下载以及系统指标参数、频率分辨率和采样频率的设定。 (5)论证了系统算法的正确性和系统性能的精确性,从理论、实验数据分析、以及Matlab仿真等多角度分析了实验结果,并给出了改进的方案和可行性分析。 从整体上看,所设计的系统,合理地实现了信号采集和处理系统的功能。其设计方法简便可行,可作为廉价的信号采集平台,或者稍加改进作为简易数字示波器或频谱分析仪器。
基于频谱模块ASIC芯片设计的频谱处理实现
这是一篇关于频谱处理,ASIC,FFT,ZYNQ,芯片化的论文, 主要内容为随着现代社会无线通信技术的飞速发展,电磁频谱资源如何高效的进行数字模块监测和处理越发重要,无论在军用还是民用领域频谱资源监测和处理都是不可或缺。专用模块的频谱处理实现方式而言,无论采用计算机、通用频谱芯片、FPGA内嵌算法模块都会存在功耗、速度、精度、资源利用率等问题。为了实现智能网络集成系统的实时性、小型化的研发要求,本文基于频谱感知平台,提出一种频谱处理模块的ASIC芯片解决方案。本文设计并实现数字信号的频谱处理芯片化设计,达到在复杂的电磁环境中高效的进行频谱处理的效果。本文探讨了频谱处理模块的ASIC芯片化实现,首先以快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法为基础,进行频谱处理算法及结构的研究。基于性能最优进行算法模块的选择。然后确定频谱处理模块芯片化总体的电路结构,并进行了FPGA层面的功能验证,最后完成了频谱处理模块的芯片化物理后端设计。本文提出了一种频谱处理ASIC芯片结构并实现了频谱处理功能。为了实现频谱数据处理对吞吐量、点数、精度的要求,设计频谱处理模块ASIC芯片。设计改进高性能的快速傅里叶变换处理模块,采用跨时域抽取的Radix-2,4096点算法,流水线结构为芯片的主体算法。为了降低频谱泄露带来的危害,添加加窗模块对输入数据进行优化处理,设计实现输入控制模块和输出控制模块完成对数据流的转换及控制。并且通过CGU模块对整个时钟复位进行管理,添加DFT模块确保芯片设计的成功率,最终实现频谱处理模块ASIC芯片化项目研发。为了验证本文所设计的频谱处理模块,基于AD9361-ZYNQ7035频谱感知硬件开发平台进行了 RTL功能验证。通过vivado资源对比发现,资源利用较低,本次设计兼顾资源利用情况。完成频谱处理模块的功能验证后,本文基于SMIC 0.18μm工艺完成了频谱处理模块的逻辑综合、版图设计、时序分析等ASIC设计流程,并实现了芯片的LQFP100封装版图设计,版图尺寸大小为4.1mmx4.1mm。实现频谱模块ASIC芯片设计的频谱处理,其输入数据在61.44MHz时钟的连续输入下,完成一次完整的4096点扫频需要0.368ms,平均每0.368ms传输8192字节数据数量,即22MB/s。运算结果由输出控制模块传输至ARMSoC芯片,在上位机进行显示,实现时域信号到频域信号的数据处理效果。本文完成了频谱处理模块的ASIC整体设计及物理实现,符合项目小型化、高速的设计要求。
基于云计算FFT的机械故障诊断系统设计与实现
这是一篇关于并行计算,Spark,FFT,振动信号,机械故障诊断的论文, 主要内容为FFT是机械故障诊断中对振动信号进行频域分析的重要方法,也是发现故障的重要手段。机械故障诊断中往往需要进行高达106点的FFT运算。为提升运算效率,对FFT进行并行化是当前一个研究热点和发展趋势。现有的基于MapReduce的FFT算法在减小系统I/O及降低算法运算量等方面存在一定的不足,计算效率低,难以满足机械故障诊断对海量振动数据进行实时处理的要求。针对上述问题,本文利用Spark内存计算的优势,结合稀疏傅里叶变换的思想,提出了一种基于Spark并行计算框架的FFT并行算法,并基于此算法设计并实现了一套机械故障诊断系统。本文的主要工作及获得的成果如下:(1)深入研究FFT算法原理,分析其并行化可行性。并对现有的基于MapReduce的FFT并行算法进行研究和剖析,发现其中存在的问题与不足。(2)提出一种基于Spark的FFT并行算法并进行实验验证。该算法只需计算部分时域信号的FFT,即可得到能够代表整个信号频域特性的频谱,同时通过RDD转换的方式充分利用内存,降低系统的I/O开销。实验结果表明,当数据达到4*108时,与基于MapReduce的FFT并行算法相比,在误差允许的范围内,基于Spark的FFT并行算法的运算速度提高近40倍。同时将其与传统方法的FFT实验结果进行对比,对于大幅值频点的计算误差较小。(3)设计并实现一个针对风电机组的机械故障诊断系统,包含用户管理、数据预处理、故障诊断和数据存储四个模块。对以上模块进行了概要设计和详细设计,并以Java语言和SpringMVC架构编程实现了该系统。该系统提供可视化界面,支持机械运行状态监测及故障诊断的功能。(4)通过对系统进行测试,包括功能测试和负载测试,证明了本系统可以有效、及时地完成机械故障诊断工作。
基于云计算FFT的机械故障诊断系统设计与实现
这是一篇关于并行计算,Spark,FFT,振动信号,机械故障诊断的论文, 主要内容为FFT是机械故障诊断中对振动信号进行频域分析的重要方法,也是发现故障的重要手段。机械故障诊断中往往需要进行高达106点的FFT运算。为提升运算效率,对FFT进行并行化是当前一个研究热点和发展趋势。现有的基于MapReduce的FFT算法在减小系统I/O及降低算法运算量等方面存在一定的不足,计算效率低,难以满足机械故障诊断对海量振动数据进行实时处理的要求。针对上述问题,本文利用Spark内存计算的优势,结合稀疏傅里叶变换的思想,提出了一种基于Spark并行计算框架的FFT并行算法,并基于此算法设计并实现了一套机械故障诊断系统。本文的主要工作及获得的成果如下:(1)深入研究FFT算法原理,分析其并行化可行性。并对现有的基于MapReduce的FFT并行算法进行研究和剖析,发现其中存在的问题与不足。(2)提出一种基于Spark的FFT并行算法并进行实验验证。该算法只需计算部分时域信号的FFT,即可得到能够代表整个信号频域特性的频谱,同时通过RDD转换的方式充分利用内存,降低系统的I/O开销。实验结果表明,当数据达到4*108时,与基于MapReduce的FFT并行算法相比,在误差允许的范围内,基于Spark的FFT并行算法的运算速度提高近40倍。同时将其与传统方法的FFT实验结果进行对比,对于大幅值频点的计算误差较小。(3)设计并实现一个针对风电机组的机械故障诊断系统,包含用户管理、数据预处理、故障诊断和数据存储四个模块。对以上模块进行了概要设计和详细设计,并以Java语言和SpringMVC架构编程实现了该系统。该系统提供可视化界面,支持机械运行状态监测及故障诊断的功能。(4)通过对系统进行测试,包括功能测试和负载测试,证明了本系统可以有效、及时地完成机械故障诊断工作。
基于云计算FFT的机械故障诊断系统设计与实现
这是一篇关于并行计算,Spark,FFT,振动信号,机械故障诊断的论文, 主要内容为FFT是机械故障诊断中对振动信号进行频域分析的重要方法,也是发现故障的重要手段。机械故障诊断中往往需要进行高达106点的FFT运算。为提升运算效率,对FFT进行并行化是当前一个研究热点和发展趋势。现有的基于MapReduce的FFT算法在减小系统I/O及降低算法运算量等方面存在一定的不足,计算效率低,难以满足机械故障诊断对海量振动数据进行实时处理的要求。针对上述问题,本文利用Spark内存计算的优势,结合稀疏傅里叶变换的思想,提出了一种基于Spark并行计算框架的FFT并行算法,并基于此算法设计并实现了一套机械故障诊断系统。本文的主要工作及获得的成果如下:(1)深入研究FFT算法原理,分析其并行化可行性。并对现有的基于MapReduce的FFT并行算法进行研究和剖析,发现其中存在的问题与不足。(2)提出一种基于Spark的FFT并行算法并进行实验验证。该算法只需计算部分时域信号的FFT,即可得到能够代表整个信号频域特性的频谱,同时通过RDD转换的方式充分利用内存,降低系统的I/O开销。实验结果表明,当数据达到4*108时,与基于MapReduce的FFT并行算法相比,在误差允许的范围内,基于Spark的FFT并行算法的运算速度提高近40倍。同时将其与传统方法的FFT实验结果进行对比,对于大幅值频点的计算误差较小。(3)设计并实现一个针对风电机组的机械故障诊断系统,包含用户管理、数据预处理、故障诊断和数据存储四个模块。对以上模块进行了概要设计和详细设计,并以Java语言和SpringMVC架构编程实现了该系统。该系统提供可视化界面,支持机械运行状态监测及故障诊断的功能。(4)通过对系统进行测试,包括功能测试和负载测试,证明了本系统可以有效、及时地完成机械故障诊断工作。
基于DSP的信号采集与处理系统的设计与实现
这是一篇关于信号采集,DSP,FFT,CCS2000,LCD,Matlab的论文, 主要内容为随着信息科学的迅猛发展,数字信号处理已成为一门关键技术,而数字信号处理器(DSP)芯片的出现为实现数字信号处理算法提供了可能。DSP芯片存储系统采用了哈佛结构,并使用多级流水线技术,以其强大的数据处理功能在通信和信号处理等领域得到了广泛应用,成为研究的热点。 本文论述了一种基于数字信号处理器(DSP)的数据采集与处理系统的设计方案,并给出了具体的软硬件实现。系统使用TI公司的TMS320LF2407A型号的DSP芯片作为核心处理器,实现了控制A/D采样、处理采样数据、显示处理结果并响应按键等功能。论文主要从以下几个方面论述整个系统的设计方案: (1)分析了系统进行可行性,包括简要的理论基础,处理器和开发板的选型,系统性能参数的设定等。 (2)详细研究了系统理论基础,包括谱分析原理,误差分析,以及2048点实序列FFT变换在DSP上高效实现(节省时间和空间)。 (3)设计了系统硬件电路,包括前端输入信号调理电路和抗混叠滤波电路的设计及实现,开发板硬件资源分配(包括存储器分配,ADC模块配置等),和液晶接口、键盘接口的实现。 (4)实现了系统软件设计,包括整个系统程序流程的设计,各个模块应用程序的实现,.cmd文件的配置,FLASH下载以及系统指标参数、频率分辨率和采样频率的设定。 (5)论证了系统算法的正确性和系统性能的精确性,从理论、实验数据分析、以及Matlab仿真等多角度分析了实验结果,并给出了改进的方案和可行性分析。 从整体上看,所设计的系统,合理地实现了信号采集和处理系统的功能。其设计方法简便可行,可作为廉价的信号采集平台,或者稍加改进作为简易数字示波器或频谱分析仪器。
避雷器运行故障在线监测技术研究
这是一篇关于MOA,故障分析,在线监测,FPGA,Verilog,FFT的论文, 主要内容为电力系统安全、稳定运行是国民经济持续发展的重要保证,避雷器作为防止电力系统遭受雷击和过电压损坏的电力设备,其运行状态是否良好关系到整个电力系统的运行安全。因此,有必要对避雷器运行状态进行在线监测,及早发现并清除避雷器运行故障。论文针对变电站金属氧化物避雷器(Metal Oxide Surge Arrester,简称MOA)的运行故障进行研究,设计开发了一套变电站MOA在线监测系统,实现对MOA运行状态的在线监测。具体研究内容如下:首先,针对变电站MOA的运行故障进行分析,并对MOA在线监测关键技术进行研究,构建了一套MOA在线监测总体架构。先从分类、结构、工作原理等方面重点对变电站MOA进行了介绍,以此作为理论依据,对变电站MOA的故障类型和产生故障原因进行了分析。然后,从监测原理、监测方法、数据预处理算法、故障诊断算法等关键技术出发对在线监测技术展开了研究,得到了数字谐波法结合双“AT”法的监测方法,构建了三层(站控层、间隔层和过程层)分立的分体式在线监测总体架构。然后,从硬件和软件两个方面对监测终端进行了设计,并开发了一套以FPGA为核心控制器件的监测终端。硬件方面,原始信号采用有源穿心式电流互感器取得,通过放大电路、滤波电路、方波化电路、A/D采样电路处理后送入核心控制器件FPGA中完成数字信号处理,然后将数据打包通过RS-485通信电路发送。软件方面,整个系统采用Verilog语言实现模块化编程,主要包括系统控制模块、A/D采样模块、测频模块、快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,简称FFT)算法模块、雷击计数模块等。本文还对负责系统内协议转换的在线监测智能电子设备(Intelligent Electronic Device,简称IED)进行了设计,并改进了用于变电站在线监测后台的专家软件JPower2000。至此,完成了变电站MOA在线监测系统的设计。最后,结合系统实验和现场运行对变电站MOA在线监测系统的精度和运行状况进行了验证。系统实验结果和现场运行数据表明:该套系统对变电站MOA运行状态的监测效果良好,系统运行稳定,精度符合要求。
基于云计算FFT的机械故障诊断系统设计与实现
这是一篇关于并行计算,Spark,FFT,振动信号,机械故障诊断的论文, 主要内容为FFT是机械故障诊断中对振动信号进行频域分析的重要方法,也是发现故障的重要手段。机械故障诊断中往往需要进行高达106点的FFT运算。为提升运算效率,对FFT进行并行化是当前一个研究热点和发展趋势。现有的基于MapReduce的FFT算法在减小系统I/O及降低算法运算量等方面存在一定的不足,计算效率低,难以满足机械故障诊断对海量振动数据进行实时处理的要求。针对上述问题,本文利用Spark内存计算的优势,结合稀疏傅里叶变换的思想,提出了一种基于Spark并行计算框架的FFT并行算法,并基于此算法设计并实现了一套机械故障诊断系统。本文的主要工作及获得的成果如下:(1)深入研究FFT算法原理,分析其并行化可行性。并对现有的基于MapReduce的FFT并行算法进行研究和剖析,发现其中存在的问题与不足。(2)提出一种基于Spark的FFT并行算法并进行实验验证。该算法只需计算部分时域信号的FFT,即可得到能够代表整个信号频域特性的频谱,同时通过RDD转换的方式充分利用内存,降低系统的I/O开销。实验结果表明,当数据达到4*108时,与基于MapReduce的FFT并行算法相比,在误差允许的范围内,基于Spark的FFT并行算法的运算速度提高近40倍。同时将其与传统方法的FFT实验结果进行对比,对于大幅值频点的计算误差较小。(3)设计并实现一个针对风电机组的机械故障诊断系统,包含用户管理、数据预处理、故障诊断和数据存储四个模块。对以上模块进行了概要设计和详细设计,并以Java语言和SpringMVC架构编程实现了该系统。该系统提供可视化界面,支持机械运行状态监测及故障诊断的功能。(4)通过对系统进行测试,包括功能测试和负载测试,证明了本系统可以有效、及时地完成机械故障诊断工作。
避雷器运行故障在线监测技术研究
这是一篇关于MOA,故障分析,在线监测,FPGA,Verilog,FFT的论文, 主要内容为电力系统安全、稳定运行是国民经济持续发展的重要保证,避雷器作为防止电力系统遭受雷击和过电压损坏的电力设备,其运行状态是否良好关系到整个电力系统的运行安全。因此,有必要对避雷器运行状态进行在线监测,及早发现并清除避雷器运行故障。论文针对变电站金属氧化物避雷器(Metal Oxide Surge Arrester,简称MOA)的运行故障进行研究,设计开发了一套变电站MOA在线监测系统,实现对MOA运行状态的在线监测。具体研究内容如下:首先,针对变电站MOA的运行故障进行分析,并对MOA在线监测关键技术进行研究,构建了一套MOA在线监测总体架构。先从分类、结构、工作原理等方面重点对变电站MOA进行了介绍,以此作为理论依据,对变电站MOA的故障类型和产生故障原因进行了分析。然后,从监测原理、监测方法、数据预处理算法、故障诊断算法等关键技术出发对在线监测技术展开了研究,得到了数字谐波法结合双“AT”法的监测方法,构建了三层(站控层、间隔层和过程层)分立的分体式在线监测总体架构。然后,从硬件和软件两个方面对监测终端进行了设计,并开发了一套以FPGA为核心控制器件的监测终端。硬件方面,原始信号采用有源穿心式电流互感器取得,通过放大电路、滤波电路、方波化电路、A/D采样电路处理后送入核心控制器件FPGA中完成数字信号处理,然后将数据打包通过RS-485通信电路发送。软件方面,整个系统采用Verilog语言实现模块化编程,主要包括系统控制模块、A/D采样模块、测频模块、快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,简称FFT)算法模块、雷击计数模块等。本文还对负责系统内协议转换的在线监测智能电子设备(Intelligent Electronic Device,简称IED)进行了设计,并改进了用于变电站在线监测后台的专家软件JPower2000。至此,完成了变电站MOA在线监测系统的设计。最后,结合系统实验和现场运行对变电站MOA在线监测系统的精度和运行状况进行了验证。系统实验结果和现场运行数据表明:该套系统对变电站MOA运行状态的监测效果良好,系统运行稳定,精度符合要求。
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