如何结合LabVIEW和MATLAB实现滚动轴承故障诊断的实时监测系统？请详细描述系统的设计原理和操作步骤。

在当前技术发展的背景下，实时监测和故障诊断对于确保轨道交通中滚动轴承的安全运行至关重要。本篇毕业论文提出的基于LabVIEW和MATLAB的滚动轴承智能监测诊断系统，为工程师和研究人员提供了一种创新的解决方案。系统设计的核心在于利用LabVIEW的强大图形化编程能力和MATLAB的数值计算优势，将两者的优势结合起来，实现数据采集、信号处理和故障分析的自动化。

参考资源链接：[基于LabVIEW-MATLAB的滚动轴承智能监测诊断系统](https://wenku.csdn.net/doc/47hnxp4odt?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，系统需要搭建硬件平台，包括实时控制器和CompactRIO等，用于采集滚动轴承的振动信号。振动信号通过以太网传至上位机，LabVIEW编程实现了一个友好的故障监测诊断界面，可以实时显示滚动轴承的振动波形。

数据预处理是系统的关键部分，采集到的原始振动信号通过MATLABScript节点进行处理，运用小波包变换技术提取故障特征向量。小波包变换能够将信号分解为多个频率段，这样可以更准确地识别滚动轴承在运行过程中出现的异常特征。

特征提取完成后，将这些特征向量作为输入，采用神经网络等机器学习算法进行故障模式识别。神经网络在处理非线性问题和分类问题方面有着天然的优势，能够根据输入的特征向量进行模式识别和分类，最终实现对滚动轴承故障类型的实时准确诊断。

整个系统的实现，不仅需要软件编程技能，还包括对LabVIEW和MATLAB工具的深入理解，以及对滚动轴承故障特征、小波包变换和神经网络算法的掌握。论文《基于LabVIEW-MATLAB的滚动轴承智能监测诊断系统》详细介绍了上述过程，并通过仿真验证了系统的实时性和准确性。

对于想要深入学习和实践该系统的用户，除了本篇毕业论文外，还推荐查阅更多关于LabVIEW和MATLAB在轨道交通安全监测中的应用研究，以及相关的信号处理和故障诊断技术的资料，从而获得更全面的知识体系和实操能力。

参考资源链接：[基于LabVIEW-MATLAB的滚动轴承智能监测诊断系统](https://wenku.csdn.net/doc/47hnxp4odt?spm=1055.2569.3001.10343)