基于音频识别的轴承故障监测系统：设计与验证

本文是一篇关于基于音频识别的轴承故障检测系统的毕业论文，作者针对西南交通大学硕士研究生的研究项目展开。轴承作为旋转机械设备的核心部件，在重工业领域中具有至关重要的作用，其故障可能导致设备运行中断甚至威胁人员安全。由于国际贸易环境的挑战，特别是美国将声纹技术列入禁止出口的技术清单，这凸显了我国在音频识别技术领域的自主性的重要性。 论文的核心目标是设计并实现一个基于16位DSC数字信号控制器的系统，该系统能够实时监测轴承的运行状态，通过音频信号采集、处理和特征参数提取，实现故障类型的识别和报警，从而降低因轴承故障造成的经济损失。研究内容包括硬件电路设计和软件程序开发。 硬件电路部分详细阐述了音频信号采集电路，如差分放大电路、电压抬升电路、低通滤波电路等，确保信号质量的稳定。此外，还涵盖了系统电源电路和单片机与外部设备如数据存储器、触摸屏和显示器的通信电路设计。 软件程序设计是在MPLAB-IDE环境中完成的，采用C语言和汇编语言混合编程。关键部分包括A/D采样程序，用于信号数字化；快速傅里叶变换（FFT）程序，用于频率分析；特征参数提取程序，用于从复杂信号中提取故障特征；以及硬件模块驱动和通信程序，确保系统间的有效协作。 系统验证阶段对硬件电路性能进行了测试，评估了采样精度，并对比了单片机内部的频域转换结果与MATLAB软件运算的结果，以验证系统的准确性和稳定性。研究者利用美国凯斯西储大学提供的轴承实验数据，分析了不同故障类型的声纹特征，并构建了相应的声纹匹配模板，进一步探究了轴承振动信号与音频信号之间的确定性关系。 论文的关键技术包括音频识别、轴承故障检测、数字信号控制器（如DSC）、快速傅里叶变换（FFT）以及MATLAB在数据分析中的应用。通过这个系统的设计，作者旨在提升我国在音频识别技术在轴承故障检测领域的技术水平，以应对国际技术限制并保障工业设备的安全运行。