一、风力发电机电控系统数据采集通道模拟低通滤波器的设计（论文文献综述）
岳佳林[1]（2021）在《输油气站控制系统的状态采集监测系统》文中认为输油气管道是油气资源运输的重要途径,其长期稳定运行保障了我国经济的高速发展。输油气站是输油气管道系统中的重要节点,是进行油气资源远距离输送的关键枢纽。控制系统是输油气站的大脑,监测和控制着站内多个工业生产设备。当控制系统发生故障时,会导致输油气站无法进行正常的生产作业,造成巨大经济损失。因此为保障输油气管道系统的长期稳定运行,提高控制系统维护和检修的效率,减少经济损失,需要对输油气站控制系统进行状态采集与监测。本文的主要研究工作包括:（1）分析总结输油气站中常见的故障类型,依据某输油气站的维护记录,总结输油气站控制系统的故障特点。之后针对某输油气站控制系统中容易发生故障的模块,进行系统性的结构分析。（2）根据控制系统的结构与故障特征,总结控制系统的外部状态信号以及内部状态信号。之后进行现场预先采集,分析状态信号的特点。依据这些分析,提出状态采集监测系统的设计需求。（3）根据控制系统中状态信号的特点,本文采用品质因子可调小波变换TQWT对状态信号进行处理。首先,应用自适应TQWT阈值降噪方法对状态信号进行去噪,以提高状态信号时域和频域特征提取的准确性。其次,应用基于TQWT的冲击特征提取方法和基于双品质因子TQWT的异常脉冲特征分离方法,实现控制系统中的冲击特征和异常脉冲特征的提取,以用于控制系统状态的监测与分析。（4）从状态采集监测的需求出发,设计开发了输油气站控制系统的状态采集监测系统。其中,硬件平台采用数据采集卡与单片机实现32个内部状态信号1MSPS、16bit精度的高速采集和多个外部状态信号的低速采集。软件平台基于C#语言进行开发,实现了状态采集监测系统的数据采集、数据存储和数据处理等功能。最后,本状态采集监测系统经过国内某输油气站中的现场调试运行,验证了系统的状态信号采集功能、信号处理功能满足设计需求。
丁德强[2]（2021）在《风力发电机变桨轴承故障诊断系统研制》文中研究指明变桨轴承是风力发电机桨叶调节角度的重要支撑部件,其工作状态的好坏会影响变桨系统的可靠性,进而影响风力发电机整体的工作性能,由变桨轴承损坏而造成的风力发电机故障相对较高。因此,对风力发电机变桨轴承工作状态检测技术和变桨轴承故障诊断技术的研究,越来越受到风电行业的重视。本课题在分析风力发电机变桨轴承工作原理和故障特征的基础上,提出通过包络解调检测的方法对变桨轴承故障进行检测,通过振动检测技术和包络解调技术获取故障特征,进而诊断变桨滚动轴承故障。本课题的主要研究内容如下:基于包络解调原理,设计模拟硬件电路,包括传感器的选择,设计信号放大电路、低通滤波器、高通滤波器、16通道选频带通滤波电路、全波精密整流电路及峰值电路;使用USB3202数据采集卡对模拟电路处理的信号进行采集并通过数据总线传输给电脑;使用高级语言VB编写该故障检测系统的应用软件,实现风力发电机变桨轴承故障信号的时域波形的显示、时域指标分析、波形分段显示、傅里叶变换及其傅里叶逆变换、希尔波特变换、频谱细化以及倒频谱等功能;振动信号的监听和录音设备的运用;将设计的故障检测系统进行封装,在变桨轴承实验基地进行变桨轴承故障测试实验。实验结果表明本课题设计研制的风力发电机变桨轴承故障检测系统符合包络解调原理;信号处理电路设计正确,功能完善;数据采集模块,性能可靠;应用软件人机交互效果好,计算正确,运行可靠。
李思琦[3]（2020）在《大型风机传动链测试平台数据采集与分析研究》文中指出大型风电机组传动链测试平台（以下简称大型风机传动链测试平台）是实现未来风电行业快速发展的关键设备。欧美相关建设较为成熟,我国对此研究与欧美等国之间尚存在一定差距。中科院电工研究所承接的“十二五”国家科技支撑计划课题对大型风机传动链测试技术展开探索,为填补我国在此方面的空白进行研究。本文依托此课题,对应用于大型风机传动链测试平台的数据采集与分析技术进行研究,主要工作如下:（1）对测试平台所包含的重要组成部分如电网模拟器、风力机模拟器、五自由度非扭矩载荷加载装置以及数据采集与分析系统展开调研分析。基于分析结果,提出了适用于大型风机传动链测试平台的数据采集与分析系统总体设计思路,包括采集信号类型、测点位置、采集方式、硬件设计方案、采集数据分析方法、软件设计方案等。（2）基于数据采集系统总体设计思路,分别对采集硬件以及采集软件进行设计开发。系统要采集的物理量包含载荷、振动、噪声、温度、电压以及电流,根据系统对通道数、采样率、同步性的要求,对机箱、控制器以及数据采集卡进行选型,最终确定了由PXIe-1082机箱搭载PXIe-8135控制器以及多块专用数据采集卡的硬件部分结构,保证了采集系统在进行多通道同步采集的过程中的性能。软件部分用于对硬件部分进行控制。为实现两部分的稳定连接,选用LabVIEW对其进行开发。建立了LabVIEW与数据库之间的连接通信,实现身份验证功能。通过等待事件技术实现了多通道数据的同步控制。通过生产者-消费者结构实现了数据量较大情况下的数据传递。通过基于时间标识的自动命名方式实现了数据文件的保存。（3）针对常用方法无法有效对振动、噪声信号进行处理的现象,对多小波信号处理方法进行研究。首先对多小波种类以及预处理方法进行优化选择。随后针对阈值选取不当造成的效果较差的现象提出了一种自适应阈值的多小波降噪方法。为提升此方法对低频干扰信号的效果,将其与能够根据信号特性自适应确定参数的改进集合经验模态分解方法相结合。结合后的方法可以更好地处理信号。（4）根据数据分析系统总体设计思路,使用LabVIEW对其进行开发。系统能够完整读取数据文件。能够对数据进行包含去趋势项、平滑处理、滤波降噪在内的传统信号预处理。系统建立了LabVIEW与MATLAB之间的连接,能够在LabVIEW中对数据进行小波或多小波处理。能够对数据在时域、频域以及时-频域进行分析。针对声音信号,能够对其进行A-计权、倍频程分析以及1/3倍频程分析。本文开发设计了应用于大型风机传动链测试平台的数据采集与分析系统。数据采集系统能对测试平台产生的多种物理量进行同步采集与保存。针对信号中干扰难以消除的现象,提出了一种结合多小波及经验模态分解的信号处理方法。数据分析系统能够对信号进行读取、预处理以及多角度分析。对测试平台后续研究具有一定参考意义。
李广彬[4]（2020）在《大型风力发电机叶片覆冰状态检测及安全性预测方法研究》文中提出由于全球范围内的能源减少及化石能源所造成的环境污染等问题,使人们已逐渐意识到清洁能源的重要性,而风能作为最重要的、最有发展前景的绿色清洁能源之一发展迅猛。通常地处高海拔、高纬度的山丘、平原或部分沿海地区作为风电场的选址较为常见,当冬季来临,气温降低时,长期处于寒冷潮湿环境中的叶片极易发生覆冰事故,会导致整个大型风力发电机设备不平衡荷载的增大。如果情况严重,风力发电机将受到损坏,风电场的运行安全将受到严重影响。为了保证大型风力发电机组在寒冷潮湿的环境中运行安全稳定,本文针对大型风力发电机叶片覆冰故障状态机理进行分析研究,开展针对于大型风力发电机的叶片覆冰状态检测研究,并提供安全性预测分析,具体研究工作如下:建立风力发电机叶片覆冰状态模型,应用SIMPLE算法计算叶片周围空气流场的情况,采用欧拉法求出叶片各处的水滴碰撞系数,再通过覆冰质量平衡方程和覆冰能量平衡方程求得风力发电机叶片表面的覆冰质量,从而分析判断出叶片覆冰状况。分析比较检测方法,为了弥补常规检测在风力发电机叶片覆冰检测中的不足,选取具有捕捉突发信号、对微小缺陷敏感、可以更早发现设备初期故障的振动、声发射二合一技术,实现对风力发电机叶片的检测和覆冰定位,并且在不影响大型风力发电机正常运行的情况下,捕获风力发电机叶片状态的动态信息。构建风力发电机叶片覆冰状态监测系统,选用STM32407,信息采集模块采用以振动-声发射传感器为主,温度传感器、结冰传感器、电流传感器、压力传感器等传感器为辅的组合方式,实现对叶片状态信息的收集,对采集到的数据进行分析和处理,并将结冰信息转化为易于观测的撞击、波形流和频谱等信息。最后对构建的大型风力发电机叶片覆冰状态监测系统进行验证分析,利用MATLAB对相关实验数据进行仿真分析,验证系统的可行性,并提供安全性预测及综合处理方法,为风电场有针对性地制定维修计划提供技术保证,对风电场避免因风力发电机叶片覆冰造成故障而引起的经济损失有着重要意义。
刘建鑫[5]（2020）在《天平应变信号采集器研制》文中提出风洞在载人航天、探月工程、大飞机、风力发电机、动车组等项目的气动力学性能设计和评估中发挥着不可替代的作用,被各个国家视为重要的战略资源,也被称为“航空航天飞行器的摇篮”。风洞试验是将飞行器模型放置于风洞中,通过在风洞中产生高速气流来模拟飞行器飞行时所受气流的状态。高速气流对飞行器模型产生作用力,通过安装在飞行器模型上的应变片可以实现对飞行器模型所受应力的测量。天平应变信号采集器就是用于采集应变片的输出信号,担负着空气动力试验原始空气动力数据的测量工作,是风洞试验气动力测量的核心装备。因此,本课题的研究具有非常重要的理论和实际应用价值。本文首先根据天平应变信号采集的需求,制定了总体设计方案。硬件设计中,以Zynq-7000系列So C芯片XC7Z020作为主控制器;以LTC1053动态斩波稳零运算放大器构成仪用放大器实现微弱应变信号的调理;采用A/D转换芯片ADS8598S实现模数转换;使用无线网卡RT3070L实现数据的无线传输;引入无线供电技术为整个数据采集系统供电。软件设计上,采用双端口BRAM（Block RAM）实现数据缓存和配置参数的传递;使用AES（Advanced Encryption Standard）加密算法实现数据加密;编写Lab VIEW上位机上实现数据接收和解密。最后,对天平应变信号采集器的性能进行测试,测试结果表明,最大引用误差为0.005%,无线供电部分的输出功率能够满足系统需求,加密算法能够有效提高数据传输的安全性,满足设计需求。
李敏[6]（2020）在《MW级风电机组永磁直驱独立变桨距控制系统研究》文中研究表明随着低碳清洁、高效安全的现代能源体系的建设和推进,国内风电装机呈稳步发展态势。独立变桨距控制系统作为风电机组三大控制系统之一,承担着稳定风力机输出功率和抑制桨叶、塔架等部件振动的任务。本文提出一种新型的永磁直驱变桨距驱动结构,该结构去掉了行星齿轮减速器,降低了系统故障率,提高了对桨距角位置的跟随控制能力。通过理论建模推导、数值仿真及实验验证对永磁直驱独立变桨距控制系统展开了较为系统的研究。研究工作主要包括:（1）基于动量叶素理论分析了桨叶的负载特性,构建了三维风速模型。根据变桨距风力机的运行状态和控制方法,设计了基于Coleman变换的独立变桨距控制器;根据2MW风力机的参数搭建了独立变桨距控制仿真平台,仿真结果表明独立变桨距控制器对塔架和桨叶的振动具有较好的抑制作用。（2）基于矢量控制策略进行独立变桨距位置控制。设计了基于内模控制的电流控制器;结合变桨距负载特性,设计了基于LADRC的速度控制器,提高了系统对变桨突变负载的抗干扰能力;设计了位置控制器并提出了一种桨距角的定位方法。基于MATLB/Simulink搭建了矢量控制仿真模型,进行了速度控制与位置控制仿真,仿真结果表明LADRC具有较强的抗负载扰动能力,且电机输出实际转角可较好地跟随目标转角。（3）针对永磁同步电机低速大扭矩驱动下对驱动器稳定性和可靠性的要求,对驱动器进行软硬件设计。在硬件方面对驱动器功率电路、IGBT驱动电路等关键模块进行了电路设计;在软件方面给出了一种实时性高的软件框架,并基于此框架进行了程序设计。（4）基于负载特性模拟原理,提出了独立变桨距动态负载模拟方法。搭建了“永磁直驱变桨电机”加“磁粉测功机”的半实物模拟实验平台,进行了速度控制实验。实验结果表明:速度控制器在突变负载下具有良好的响应性能,电机转矩脉动对位置控制的影响较小。验证了永磁直驱变桨距驱动系统对独立变桨距位置控制的可靠性。该论文有图57幅,表9个,参考文献89篇。
庞大海[7]（2020）在《风电试验台电能质量监测系统的设计与开发》文中指出近年来,风电技术的不断发展和风电场规模的快速扩大使得风电并网对电能质量的要求越来越高。随着风电机组向大型化发展,其内部结构也更加复杂,通过大功率风电并网试验台工程试验可以对风电机组进行充分的试验测试,其中电能质量的监测是评价试验台性能好坏的关键部分。因此本文结合电能质量及逆变器阻抗检测理论及方法,设计开发了一套用于风电并网试验台的电能质量监测系统。首先,本文分析了风电系统中稳态电能质量的指标及检测算法和暂态电能质量扰动的识别与定位方法。参照IEEE标准体系,建立了电能质量扰动数学模型。运用小波包变换与S变换相结合的方法提取扰动特征并建立特征数据集,提出采用PSO-ELM算法对电能质量扰动进行分类与定位,并与ELM和SVM算法的分类结果进行对比,验证了该方法的有效性。其次,由于逆变器电网阻抗会使系统电能质量变差,进而影响风电系统的并网稳定性。因此本文将逆变器电网阻抗作为一项监测指标,能够更好地对风电并网系统运行状态进行监测。建立了风电并网逆变器及其电网阻抗模型,采用了基于离散区间二进制序列注入法对系统中逆变器电网阻抗进行检测,检测结果与阻抗理论曲线基本吻合;搭建基于MT6000的硬件在环实验平台,并通过实验验证了逆变器电网阻抗检测方案的可靠性。基于上述研究,本文设计开发了风电试验台电能质量监测的软硬件系统。该系统采用霍尔式传感器对试验台电力数据进行采集;设计了信号前置放大电路和抗混叠滤波电路,滤除了信号中的高频成分,最大限度地还原了真实信号;对采集板卡及机箱进行了选型设计,可以满足高速多通道同步采集的检测要求;开发了监测系统的上位机和下位机软件,在下位机中基于FPGA设计了信号的实时采集模块,实现了数据的精准采集和数据通信;在上位机中开发了稳态电能质量扰动监测模块、暂态扰动的定位与分类模块和逆变器电网阻抗监测模块。最后,本文采用设计开发的监测系统和HIOKI 3390功率分析仪分别对风电试验台电能质量进行了实时监测,并对监测结果进行了对比分析,验证了电能质量监测系统的准确性;为了验证暂态电能质量扰动分类与定位算法的有效性,建立配电网故障模型,并运用分类模型进行了故障诊断,实验结果表明故障分类与定位较为准确。上述实验表明该系统的设计开发可以为保障风电系统的平稳运行提供监测技术支持。
刘海龙[8]（2020）在《汽车发动机传感器信号采集与模拟输出系统设计》文中提出汽车电子化程度的提高,提升了电控发动机的性能,但也增加了电控发动机故障的排除难度,对维修人员的素质提出了更高要求。为培养维修人才,高等院校利用现有电控发动机试验台或示教板开展发动机故障再现教学。通过控制开关的通、断设置传感器故障,这种方式存在故障设置的种类和数量单一的不足,不能完全展现电控发动机其他故障现象。为此,本文设计了一套能够提高采样灵活性,并具备任意波形输出功能的发动机传感器信号采集与模拟输出系统,对发动机传感器输出的正常信号和故障信号采集和模拟输出。将采集的故障信号代替原传感器信号输入电控单元（Electronic Concrol Unit,ECU）,在发动机故障再现教学中,对学生了解传感器信号特征以及掌握发动机故障机理与故障现象,提高学生和维修人员对故障判断和排除故障能力有着重要的意义。本文首先介绍了发动机传感器的性能要求和分类方式,分析了发动机主要传感器工作原理、输出信号特征、故障类型及对发动机运行带来的影响,以此为基础设计汽车发动机传感器信号采集与模拟输出系统。整体方案由上位机和下位机组成,上、下位机之间采用USB接口通信,保证可靠的数据传输和控制命令的发送。下位机包括传感器信号采集板卡和传感器信号发生板卡,两板卡皆以“FPGA+ARM+USB接口”架构为核心。其中传感器信号采集板卡设计了传感器信号衰减电路、传感器信号ADC转换电路和传感器信号采集与数据读写控制逻辑电路;传感器信号发生板卡设计了传感器信号DAC转换电路、传感器信号输出调理电路、基于ARM的PWM脉宽调制输出电路和传感器信号发生与数据读写控制逻辑电路。上位机软件利用MATLAB软件编写,用于传感器信号采集板卡的采集通道与采样率设置、采样数据的接收、显示、处理和存储,以及对传感器信号发生板卡的传感器正常信号和故障信号的输出控制。经过验证,该系统可以对0V～5V模拟信号,-10V～+10V、频率为DC～1MHz交流信号进行采集、显示、存储和输出,通过PWM脉宽调制,实现对频率范围为1Hz～10k Hz,占空比为0.1%～99.9%的PWM波信号输出,实现对发动机主要传感器正常信号和故障信号的采集和模拟输出。
易志强[9]（2020）在《旋转环境下的多通道高精度数据采集系统设计与实现》文中指出随着科技的不断进步,旋转机械设备正朝着高速化、复杂化的方向发展,已广泛应用于工业生产、航天航空和农耕运作等领域。但高速复杂化的旋转机械设备必然会产生强噪声,从而导致数据采集系统的运行环境更加恶劣。如何在强噪声环境下获取高精度的采样数据,对旋转机械设备监测具有非常重要的意义。因此,本文围绕数据采集技术,展开了以下研究:1)根据系统构成和运行环境,对系统噪声及分布情况进行分析,并完成相应的噪声建模工作;通过分析噪声源及其传播途径的信号特征,分别给出了硬件电路和FPGA逻辑电路抑制噪声的方法;针对噪声的分布情况,再结合设计需求,提出了系统的总体设计方案。2)为实现高精度数据采集,本研究从硬件电路设计和FPGA逻辑功能设计两方面着手,在系统总体设计方案的基础上完成系统的主要功能模块设计。在硬件电路设计上,采用两级仪表放大器设计了低噪声放大电路;利用高精度运算放大器设计了截止频率为20k Hz的抗混叠滤波电路;采用分辨率高、功耗低和噪声小的数模转换器设计了高精度采样电路,并使用EMI滤波器和低纹波、低噪声电源芯片设计了供电电源。在FPGA逻辑功能设计上,在资源消耗相对较小的情况下,分别设计了串行分布式低通滤波器和改进型分布式滤波器,实现对转换后的信号进行分频滤波处理。此外,为进一步增强高精度数据采集系统的完备性,设计了TCP/IP传输电路与e MMC数据存储电路,以保障数据交互的可靠性。3)开发实现了具有128通道同步数据采集功能,最高采样率为200k Hz的旋转环境下高精度采集系统。搭建了实验平台,分别完成了系统的主要模块功能验证、系统噪声的抑制功能分析和系统指标完成度分析等工作。数据采集测试使用证明:数据采集系统在旋转环境下的各项指标均满足方案的设计需求。即共模抑制比CMRR≥80d B、动态增益精度SFDR≥65d Bc、增益精度GA≤0.1%、采集精度SFR≤0.1%。
陈清峰[10]（2019）在《基于Zynq-7000的多通道数据采集系统的研究和设计》文中研究说明数据采集系统对于设备的实时监测和科学实验有着重要的作用,在现代工业生产、科学实验、日常出行等方面有着广泛的应用,如车间的机床,高速运转的汽车发动机,风力发电机,水力发电机,以及科学实验过程,甚至是行驶过程中的动车,飞行过程中的直升飞机,都会有数据采集的需求。随着科学技术的高速发展,科研人员或者工程师们所面临的信号处理需求越来越复杂,对原始数据采集速度要求越来越快,对采样精度要求越来越高,因此对于高速高精度数字采集设备的研究变得越来越重要。近年来,各种芯片设计技术的发展迅猛,如模拟数字转换芯片的精度越来越高,速度越来越快,控制芯片的集成度和工作主频越来越高,特别是最近几年出现了ARM与FPGA集成的SOC芯片,如Altera公司的SoC FPGA,Xilinx公司的Zynq-7000系列等器件,更是简化了数据采集设备的硬件设计。Zynq-7000系列是Xilinx公司的SoC,它是以双核或者单核ARM Cortex-A9与基于28nm工艺的FPGA为核心组成部分,同时包含了片上存储空间和外部存储控制器,以及一系列丰富的外设接口总线。本文以Linux作为嵌入式操作系统,以Labview作为控制界面的开发工具,以Zynq-7000系列的XC7Z020作为核心器件,以DDR作为程序和数据存储空间,以同步8通道24-bit的AD7768作为模数转换芯片,以32-bit的AK4490作为数模转换芯片,采用以太网和USB接口作为本设计的通信接口。本设计包含数字逻辑、嵌入式通信控制和上位机界面三大部分,论文从硬件器件选型,各个模块的逻辑设计,FPGA与ARM之间的数据交互,数字通信接口的实现以及控制界面的设计等方面进行阐述,对逻辑控制的各个模块进行仿真,对数字通信协议进行了软件验证,并且对系统进行了包括上位机控制,数字通信,以及输出接口和输入接口的完整测试,成功实现了多通道数据采集器的设计。
二、风力发电机电控系统数据采集通道模拟低通滤波器的设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、风力发电机电控系统数据采集通道模拟低通滤波器的设计（论文提纲范文）
（1）输油气站控制系统的状态采集监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 状态采集监测的发展历史及研究现状 |
| 1.2.2 状态信号分类及分析方法 |
| 1.2.3 小波变换在状态监测中的应用 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 第二章 控制系统常见故障总结及结构分析 |
| 2.1 输油气站控制系统常见故障总结 |
| 2.2 控制系统整体结构分析 |
| 2.3 控制系统的供电结构分析 |
| 2.4 控制系统的重要组件分析 |
| 2.4.1 Mark VIe控制系统结构 |
| 2.4.2 I/O模块 |
| 2.4.3 PLC系统结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 控制系统状态采集监测研究 |
| 3.1 状态信号采集分析 |
| 3.2 控制系统外部状态信号分析 |
| 3.2.1 温度对控制系统的影响 |
| 3.2.2 控制系统的其他外部影响因素 |
| 3.3 控制系统内部状态信号分析 |
| 3.3.1 电源系统中的状态信号 |
| 3.3.2 I/O模块中的状态信号 |
| 3.3.3 网络模块中的状态信号 |
| 3.4 控制系统中状态信号的特点 |
| 3.5 状态信号特征提取 |
| 3.5.1 状态信号的时域特征 |
| 3.5.2 状态信号的频域特征 |
| 3.5.3 状态信号的时频域特征 |
| 3.6 状态采集监测系统设计需求分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 控制系统的状态信号处理 |
| 4.1 状态信号分析 |
| 4.2 品质因子可调的小波变换 |
| 4.2.1 小波品质因子 |
| 4.2.2 TQWT基本理论 |
| 4.2.3 TQWT实现 |
| 4.3 自适应TQWT阈值降噪 |
| 4.3.1 自适应TQWT阈值降噪方法 |
| 4.3.2 自适应TQWT阈值降噪方法的应用 |
| 4.4 基于TQWT的冲击特征提取 |
| 4.4.1 基于TQWT的冲击特征提取方法 |
| 4.4.2 基于TQWT的冲击特征提取方法仿真及应用 |
| 4.5 基于双品质因子TQWT的异常脉冲特征提取 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 状态采集监测系统设计 |
| 5.1 状态采集监测系统结构设计 |
| 5.2 硬件平台搭建 |
| 5.2.1 高速信号采集 |
| 5.2.2 外部信号采集 |
| 5.3 软件系统设计 |
| 5.3.1 用户管理模块设计 |
| 5.3.2 任务管理模块设计 |
| 5.3.3 数据采集模块设计 |
| 5.3.4 数据存储模块设计 |
| 5.3.5 数据分析模块设计 |
| 5.4 系统功能验证 |
| 5.4.1 信号采集功能验证 |
| 5.4.2 信号分析处理功能验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）风力发电机变桨轴承故障诊断系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 风力发电机变桨轴承故障诊断的背景和意义 |
| 1.2 轴承故障诊断的国内外现状 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 |
| 第2章 风力发电机变桨轴承故障诊断理论与方法 |
| 2.1 风力发电机变桨轴承故障形成的原因及故障主要形式 |
| 2.2 风力发电机变桨轴承的振动机理 |
| 2.3 风力发电机变桨轴承故障特征频率计算 |
| 2.4 包络解调诊断原理 |
| 2.5 风力发电机变桨轴承故障信号处理步骤 |
| 第3章 变桨轴承故障检测系统硬件电路设计 |
| 3.1 变桨轴承故障检测系统硬件电路总框图 |
| 3.2 压电式传感器的选择 |
| 3.3 信号放大电路 |
| 3.4 二阶低通滤波器的设计 |
| 3.5 二阶高通滤波器的设计 |
| 3.6 反相比例电路的设计 |
| 3.7 16 通道选频带通滤波器设计 |
| 3.7.1 带通滤波器 |
| 3.7.2 16通道选频带通滤波器电路 |
| 3.7.3 CD4051 连接电路 |
| 3.7.4 16通道选频带通滤波器的幅频特性曲线 |
| 3.8 全波精密整流电路的设计 |
| 3.9 峰值电路的设计 |
| 3.10 变桨轴承故障诊断系统硬件电路 |
| 第4章 数据采集模块 |
| 4.1 数据采集卡的介绍 |
| 4.2 AI模拟量采集 |
| 4.3 USB3202数据采集卡的数字量输入输出端口 |
| 4.4 USB3202采集卡数字输出端控制流程图及其关键程序 |
| 第5章 变桨轴承故障检测系统的软件设计 |
| 5.1 变桨轴承故障检测系统软件设计总体框图 |
| 5.2 时域数据采集及波形显示 |
| 5.3 时域波形分段显示及对应波形的时域指标 |
| 5.4 傅里叶变换 |
| 5.5 频谱细化 |
| 5.6 倒频谱分析 |
| 5.7 傅里叶逆变换 |
| 5.8 希尔伯特变换 |
| 第6章 风力发电机变桨轴承故障检测实例 |
| 6.1 实验设备及条件 |
| 6.1.1 监听录音设备 |
| 6.1.2 风力发电机变桨轴承故障检测系统下位机 |
| 6.1.3 风力发电机变桨轴承 |
| 6.1.4 风力发电机变桨轴承故障检测系统上位机 |
| 6.2 法库某风力发电机厂变桨轴承故障检测实验结果分析 |
| 6.2.1 风力发电机变桨轴承故障检测系统的共振频率检测 |
| 6.2.2 风力发电机变桨轴承故障检测理论分析 |
| 6.2.3 法库某风力发电机厂变桨轴承故障信号分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）大型风机传动链测试平台数据采集与分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 大型风电机组传动链 |
| 1.2.1 概述 |
| 1.2.2 传动链故障分析 |
| 1.2.3 传动链测试平台 |
| 1.3 大型风机传动链测试平台研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 应用于测试平台的数据采集与分析系统研究现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 测试平台整体方案及测试技术研究 |
| 2.1 测试平台整体研究 |
| 2.2 测试平台重要部件 |
| 2.2.1 电网模拟器 |
| 2.2.2 风力机模拟器 |
| 2.2.3 五自由度非扭矩载荷加载装置 |
| 2.2.4 数据采集与分析系统 |
| 2.3 数据采集与分析系统总体设计方案 |
| 2.3.1 重要测点设计 |
| 2.3.2 数据采集系统总体设计方案 |
| 2.3.3 信号采集方式设计 |
| 2.3.4 数据采集系统设计 |
| 2.3.5 数据分析系统设计 |
| 第3章 数据采集系统开发 |
| 3.1 硬件部分开发 |
| 3.1.1 机箱选型 |
| 3.1.2 控制器选型 |
| 3.1.3 数据采集卡选型 |
| 3.2 软件部分开发 |
| 3.2.1 开发环境及流程 |
| 3.2.2 身份验证 |
| 3.2.3 数据采集 |
| 3.2.4 数据存储 |
| 3.3 系统测试 |
| 3.3.1 硬件部分测试 |
| 3.3.2 软件部分测试 |
| 第4章 基于多小波的信号预处理方法研究 |
| 4.1 多小波理论研究 |
| 4.1.1 多小波理论基础 |
| 4.1.2 常用多小波 |
| 4.1.3 多小波预处理方法 |
| 4.1.4 多小波及预处理方法优化选择 |
| 4.2 多小波降噪理论研究 |
| 4.2.1 多小波降噪基本原理 |
| 4.2.2 多小波自适应阈值的降噪方法 |
| 4.3 模态分解降噪理论研究 |
| 4.3.1 EMD理论基础 |
| 4.3.2 EEMD理论基础 |
| 4.3.3 自适应EEMD算法研究 |
| 4.4 改进EEMD-多小波自适应阈值信号降噪方法研究 |
| 第5章 数据分析系统开发 |
| 5.1 数据回放 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.2.1 去趋势项 |
| 5.2.2 数据平滑处理 |
| 5.2.3 滤波降噪 |
| 5.2.4 LabVIEW-MATLAB联合降噪 |
| 5.3 数据分析 |
| 5.3.1 时域分析 |
| 5.3.2 频域分析 |
| 5.3.3 时频分析 |
| 5.3.4 噪声信号分析方法 |
| 5.4 数据分析系统测试 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）大型风力发电机叶片覆冰状态检测及安全性预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景介绍 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 国内外研究难点 |
| 1.4 本文工作安排 |
| 参考文献 |
| 第2章 风力发电机叶片覆冰模型的建立及检测方法分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风力发电机叶片覆冰模型 |
| 2.2.1 叶片流场控制算法方程 |
| 2.2.2 水滴运动方程及碰撞系数 |
| 2.2.3 叶片覆冰热力学模型 |
| 2.3 振动检测方法分析 |
| 2.4 声发射检测方法研究 |
| 2.4.1 声发射技术概述 |
| 2.4.2 声发射技术特点及源定位问题 |
| 2.4.3 声发射分析方法 |
| 2.5 覆冰数据的处理与分析 |
| 2.5.1 数据预处理 |
| 2.5.2 特征选择 |
| 2.5.3 神经网络结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第3章 风力发电机叶片覆冰检测技术的实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风力发电机叶片覆冰检测技术研究 |
| 3.3 振动-声发射系统 |
| 3.4 系统数据传输方式 |
| 3.5 系统间的通信方式 |
| 3.6 覆冰检测技术的总体实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第4章 实验分析及安全性预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 软件初始化设置 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 振动-声发射信号的采集 |
| 4.3.2 现场数据的采集 |
| 4.3.3 小波分析 |
| 4.3.4 实验应用 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 覆冰安全性预测 |
| 4.4.2 覆冰综合处理方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结及展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（5）天平应变信号采集器研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源和研究的目的及意义 |
| 1.2 关键技术的发展现状分析 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 技术指标与需求分析 |
| 2.2.1 硬件需求分析 |
| 2.2.2 软件需求分析 |
| 2.3 系统硬件方案设计 |
| 2.3.1 Zynq主控板卡 |
| 2.3.2 电压信号数采板卡 |
| 2.3.3 应变信号数采板卡 |
| 2.4 系统软件方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统自研板卡硬件设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 主控板卡设计 |
| 3.2.1 主控芯片选型 |
| 3.2.2 供电系统设计 |
| 3.2.3 系统时钟设计 |
| 3.2.4 DDR3电路设计 |
| 3.2.5 QSPI Flash电路设计 |
| 3.2.6 UART电路设计 |
| 3.2.7 USB电路设计 |
| 3.2.8 SD电路设计 |
| 3.3 电压信号数采板卡设计 |
| 3.3.1 信号调理电路设计 |
| 3.3.2 ADC电路设计 |
| 3.3.3 激励电压源电路设计 |
| 3.3.4 测角电路设计 |
| 3.3.5 电源电路设计 |
| 3.4 应变信号数采板卡设计 |
| 3.4.1 自校准电路设计 |
| 3.4.2 信号调理电路设计 |
| 3.4.3 ADC电路设计 |
| 3.4.4 测温电路设计 |
| 3.4.5 校准数据存储电路设计 |
| 3.5 结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 逻辑与软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 搭建Block Design工程 |
| 4.3 A/D控制逻辑设计 |
| 4.4 DS18B20控制逻辑设计 |
| 4.5 DAC8830控制逻辑设计 |
| 4.6 PS与PL数据交互逻辑设计 |
| 4.7 Linux系统移植 |
| 4.8 驱动程序设计 |
| 4.9 应用程序设计 |
| 4.9.1 数据加密 |
| 4.9.2 TCP服务器 |
| 4.10 LabVIEW上位机设计 |
| 4.11 本章小结 |
| 第5章 天平应变信号采集器测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 无线供电单元测试 |
| 5.3 主控单元测试 |
| 5.3.1 NFS共享文件 |
| 5.3.2 无线网卡配置 |
| 5.3.3 固化逻辑 |
| 5.3.4 固化程序 |
| 5.4 数据采集单元测试 |
| 5.5 数据传输单元测试 |
| 5.6 数据加密与解密单元测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）MW级风电机组永磁直驱独立变桨距控制系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 目前存在的问题 |
| 1.5 课题研究内容 |
| 2 独立变桨距负载特性及其控制方法研究 |
| 2.1 动量—叶素理论 |
| 2.2 变桨距负载分析 |
| 2.3 风速模型 |
| 2.4 变桨距控制方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 永磁直驱变桨电机位置控制研究 |
| 3.1 永磁同步电机数学建模与矢量控制 |
| 3.2 电流控制器的设计 |
| 3.3 线性自抗扰速度控制的设计 |
| 3.4 位置环复合控制器的设计 |
| 3.5 永磁直驱变桨距控制仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 永磁直驱变桨电机驱动器软硬件设计 |
| 4.1 驱动器硬件电路设计 |
| 4.2 驱动器DSP软件设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 永磁直驱变桨距实验平台搭建及实验验证 |
| 5.1 永磁直驱变桨距负载特性模拟 |
| 5.2 永磁电机参数离线辨识 |
| 5.3 永磁直驱变桨距模拟实验平台搭建 |
| 5.4 永磁直驱变桨距系统调试及实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）风电试验台电能质量监测系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题背景及来源 |
| 1.2 课题目的和意义 |
| 1.3 电能质量及风电试验台概述 |
| 1.3.1 风电机组电能质量概述 |
| 1.3.2 风电电能质量特点 |
| 1.3.3 风电机组全功率并网试验台原理 |
| 1.3.4 风电机组并网逆变器电网阻抗特点 |
| 1.4 国内外发展现状 |
| 1.4.1 国内外全功率试验台发展现状 |
| 1.4.2 风电机组电能质量监测国内外发展现状 |
| 1.4.3 逆变器电网阻抗检测技术国内外发展现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.5.1 本文的主要研究内容 |
| 1.5.2 本文的主要创新点 |
| 第2章 风电并网电能质量扰动检测与定位 |
| 2.1 稳态电能质量检测 |
| 2.2 电能质量扰动的建模与仿真 |
| 2.2.1 单一电能质量扰动模型的建立 |
| 2.2.2 复合电能质量扰动模型的建立 |
| 2.3 电能质量扰动定位 |
| 2.3.1 小波包变换基本原理 |
| 2.3.2 电能质量扰动信号定位分析 |
| 2.4 电能质量扰动特征提取 |
| 2.4.1 基于小波包变换的扰动特征提取 |
| 2.4.2 基于S变换的扰动特征提取 |
| 2.5 基于粒子群优化极限学习机的扰动分类 |
| 2.5.1 电能质量扰动分类算法研究 |
| 2.5.2 基于粒子群优化算法的极限学习机 |
| 2.5.3 电能质量扰动分类实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 风电并网逆变器电网阻抗检测 |
| 3.1 风电机组并网稳定性判据 |
| 3.2 风电并网逆变器建模 |
| 3.2.1 逆变器系统与控制结构 |
| 3.2.2 双电流环控制环路设计 |
| 3.2.3 锁相环路设计 |
| 3.2.4 仿真结果分析 |
| 3.3 风电并网逆变器电网阻抗在线测量 |
| 3.3.1 离散区间二进制序列的设计 |
| 3.3.2 网侧响应信号的检测 |
| 3.3.3 正负序电网阻抗计算 |
| 3.3.4 基于风电并网逆变器的电网阻抗检测流程 |
| 3.3.5 DIBS注入法电网阻抗检测仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 风电试验台电能质量监测软硬件系统设计 |
| 4.1 电能质量数据采集整体框架 |
| 4.2 监测系统硬件设计 |
| 4.2.1 传感器选型 |
| 4.2.2 信号调理电路设计 |
| 4.2.3 电路板外壳设计 |
| 4.2.4 采集系统硬件总体架构与选型 |
| 4.3 监测系统软件设计 |
| 4.3.1 LabVIEW虚拟仪器开发平台 |
| 4.3.2 风电分析系统功能 |
| 4.3.3 监测系统下位机程序设计 |
| 4.3.4 监测系统上位机程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 试验台性能测试及实验结果分析 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 稳态电能质量测试 |
| 5.3 基于硬件在环数字仿真的阻抗测试 |
| 5.4 试验台配电系统监测与故障诊断 |
| 5.4.1 试验台配电网故障模型 |
| 5.4.2 故障诊断测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）汽车发动机传感器信号采集与模拟输出系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 发动机传感器概述与系统总体方案设计 |
| 2.1 发动机传感器概述 |
| 2.2 发动机传感器工作原理及信号分析 |
| 2.2.1 传感器输出信号分析 |
| 2.2.2 传感器输出信号的类型总结 |
| 2.3 系统总体方案设计 |
| 2.3.1 系统整体方案 |
| 2.3.2 系统技术指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 传感器信号采集系统设计 |
| 3.1 传感器信号采集系统方案框图 |
| 3.2 传感器信号采集系统硬件电路设计 |
| 3.2.1 传感器信号衰减电路设计 |
| 3.2.2 传感器信号ADC采样电路设计 |
| 3.2.3 传感器信号采集与数据读写控制逻辑电路设计 |
| 3.2.4 基于ARM的采样数据传输电路设计 |
| 3.3 传感器信号采集系统上位机软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 传感器信号模拟输出系统设计 |
| 4.1 传感器信号模拟输出系统方案 |
| 4.2 传感器信号模拟输出系统硬件电路设计 |
| 4.2.1 传感器信号DAC转换电路设计 |
| 4.2.2 传感器信号输出调理电路设计 |
| 4.2.3 基于ARM的 PWM脉宽调制电路设计 |
| 4.2.4 传感器信号模拟输出波形数据读写控制逻辑电路设计 |
| 4.2.5 传感器信号模拟输出波形数据传输电路设计 |
| 4.3 传感器信号模拟输出系统上位机软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统测试与功能验证 |
| 5.1 系统硬件调试 |
| 5.2 系统功能验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（9）旋转环境下的多通道高精度数据采集系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 数据采集系统发展现状 |
| 1.2.2 旋转机械设备监测的研究现状 |
| 1.3 课题研究目的及主要内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 2 高精度数据采集系统总体方案设计 |
| 2.1 总体方案设计分析 |
| 2.2 旋转环境下的噪声来源及抑制方法 |
| 2.2.1 系统外部噪声分析 |
| 2.2.2 系统内部噪声分析 |
| 2.2.3 系统噪声抑制方法 |
| 2.3 系统指标的计算方法 |
| 2.4 系统总体设计方案 |
| 2.4.1 主要芯片选型 |
| 2.4.2 从FPGA板卡设计方案 |
| 2.4.3 主FPGA板卡设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高精度数据采集系统的模块设计 |
| 3.1 从FPGA板卡的高精度采集设计 |
| 3.1.1 低噪声放大电路 |
| 3.1.2 抗混叠滤波电路 |
| 3.1.3 高精度采集功能电路 |
| 3.2 主FPGA板卡的可靠存储与传输设计 |
| 3.2.1 主从板卡稳定通信设计 |
| 3.2.2 数据存储电路设计 |
| 3.2.3 TCP/IP协议传输电路设计 |
| 3.3 可靠性时钟设计 |
| 3.3.1 时钟触发电路设计 |
| 3.3.2 时钟设计及噪声抑制 |
| 3.4 低噪声电源设计 |
| 3.4.1 低噪声基准电路设计 |
| 3.4.2 抗浪涌降压电源设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高精度数据采集系统的数字滤波器设计 |
| 4.1 滤波器设计需求分析 |
| 4.2 FIR数字滤波器理论基础 |
| 4.2.1 FIR滤波器的多种基本结构 |
| 4.2.2 FIR滤波器的设计方法 |
| 4.3 FIR低通滤波器的设计与实现 |
| 4.4 FIR带通滤波器设计与实现 |
| 4.4.1 FIR带通滤波器的仿真及验证 |
| 4.4.2 FIR带通滤波器的FPGA实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 高精度采集系统的测试及功能验证 |
| 5.1 系统测试平台搭建与介绍 |
| 5.2 系统主要模块功能验证 |
| 5.2.1 主从FPGA板卡通信功能模块 |
| 5.2.2 ADC数据采集模块 |
| 5.2.3 eMMC数据存储模块 |
| 5.2.4 TCP/IP数据传输模块 |
| 5.3 系统的噪声抑制功能验证 |
| 5.4 系统采集数据测试与分析 |
| 5.4.1 系统操作流程 |
| 5.4.2 系统性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（10）基于Zynq-7000的多通道数据采集系统的研究和设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 系统设计流程 |
| 2.1 系统性能指标 |
| 2.2 系统设计方案 |
| 2.2.1 Zynq-7000系列器件简介 |
| 2.2.2 AD7768性能特点 |
| 2.2.3 AK4490性能特点 |
| 2.2.4 labivew简介 |
| 2.3 系统设计过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据采集功能的实现 |
| 3.1 数据采集原理 |
| 3.1.1 数据采集基础知识 |
| 3.1.2 采样定理 |
| 3.1.3 信号抽取原理 |
| 3.1.4 定点数 |
| 3.1.5 数字滤波器 |
| 3.2 抽取参数的计算 |
| 3.2.1 抽取倍数计算 |
| 3.2.2 信号抽取过程的实现 |
| 3.3 抽取滤波器设计 |
| 3.3.1 滤波器系数的计算 |
| 3.3.2 可重配系数滤波器的实现 |
| 3.4 高精度电压校准功能实现 |
| 3.4.1 输入电压校准算法 |
| 3.4.2 系数定点化 |
| 3.5 AD7768控制接口 |
| 3.6 AD7768数据接口 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 信号输出的实现 |
| 4.1 AK4490控制接口 |
| 4.2 AK4490数据接口 |
| 4.3 信号输出的功能实现 |
| 4.3.1 输出波形文件 |
| 4.3.2 输出电压模式 |
| 4.3.3 波形直接生成 |
| 4.4 输出电压校准 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据存取和接口通信的实现 |
| 5.1 采集数据的存取 |
| 5.1.1 采集数据存储格式 |
| 5.1.2 数据写入控制模块 |
| 5.1.3 采集数据上传流程 |
| 5.2 输出数据的存取 |
| 5.2.1 数据读取控制模块 |
| 5.2.2 数据读取流程 |
| 5.3 接口通信过程 |
| 5.3.1 socket通信 |
| 5.3.2 JSON表示法 |
| 5.3.3 USB接口 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统控制界面的设计 |
| 6.1 通信部分DLL的简介 |
| 6.2 控制界面的设计 |
| 6.2.1 参数配置界面 |
| 6.2.2 网络配置界面 |
| 6.2.3 波形显示界面 |
| 6.2.4 输出波形界面 |
| 6.2.5 后面板的设计过程 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 系统功能测试 |
| 7.1 测试结果 |
| 7.1.1 信号采集测试 |
| 7.1.2 输出信号测试 |
| 7.1.3 上位机功能测试 |
| 7.2 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、风力发电机电控系统数据采集通道模拟低通滤波器的设计（论文参考文献）
- [1]输油气站控制系统的状态采集监测系统[D]. 岳佳林. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]风力发电机变桨轴承故障诊断系统研制[D]. 丁德强. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [3]大型风机传动链测试平台数据采集与分析研究[D]. 李思琦. 北京建筑大学, 2020(08)
- [4]大型风力发电机叶片覆冰状态检测及安全性预测方法研究[D]. 李广彬. 长春大学, 2020(01)
- [5]天平应变信号采集器研制[D]. 刘建鑫. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [6]MW级风电机组永磁直驱独立变桨距控制系统研究[D]. 李敏. 中国矿业大学, 2020(01)
- [7]风电试验台电能质量监测系统的设计与开发[D]. 庞大海. 华东理工大学, 2020(01)
- [8]汽车发动机传感器信号采集与模拟输出系统设计[D]. 刘海龙. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [9]旋转环境下的多通道高精度数据采集系统设计与实现[D]. 易志强. 西南科技大学, 2020(08)
- [10]基于Zynq-7000的多通道数据采集系统的研究和设计[D]. 陈清峰. 厦门大学, 2019(07)