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本次项目是在https://github.com/yfshich/wdcnn_bearning_fault_diagnosis-master 开源项目基础上做的迭代曲线和混淆矩阵和特征可视化 1项目文件 data文件夹装载的是凯斯西楚大学（CWRU）轴承数据集 以0HP文件夹为例，进行展示 main_0HP.py、main_1HP.py、main_2HP.py和main_3HP.py是故障诊断主程序，分
展示了如何将LabVIEW开发出一种有效的滚动轴承故障在线监测系统。介绍了该系统的开发过程、工作原理及其在实际应用中的效果。该系统成功地应用于对滚动轴承故障的早期诊断，提高了故障检测的准确性和效率。 滚动轴承在工作过程中会产生复杂的振动信号，包括非周期
完整的伺服系统所包含的模块比较多，因此无法逐一详细介绍，所以本章着重介绍 设计难度较高的 FPGA 部分并简单介绍 ARM 端的工作流程。 FPGA 部分主要有 FOC 算法、电流采样算法及编码器采样算法，是整个控制系统的基础，直接决定电机控制 效果的好坏。因为 FPGA 工作的特
设计需求 一套完整的伺服控制方案包括了上位机、驱控一体控制器和功率板三者。操作人员 通过上位机发送各种不同指令，然后控制器解析指令后执行相应的伺服功能，其次控 制器将驱动信号传输至功率板驱动电机，最后控制器采集反馈信息进行闭环控制并上 传数据。 结
本部分主要介绍 FPGA+ARM 控制部分的软件设计。 FPGA+ARM 控制部分包括 Verilog HDL 硬件描述语言和 C 语言的开发。 FPGA 部分主要控制 AD7606 模数转换、数字三相锁相 环和FFT谐波计算模块、 SDRAM 控制器的设计、 FSMC 接口模块等。 ARM 部分主要完成嵌 入式实时操作系统 FreeRTOS 的移植
本章主要给出了本系统的设计目标和硬件设计方案，后面详细介绍了硬件电路的设计 过程，包括数据采集板、 FPGA+ARM 控制板。 3.1系统设计目标 本系统的主要目的是实现电能质量指标的高精度测量和数据分析，其具体技术指标如 下所示： 1.电能质量指标测量精度： (1) 电压：
针对在软体机器人控制时 ， 多电机协同控制过程中难度大 、 通用性差 、 协同性差等缺点 ， 设计了基于 AＲM 和 FPGA 的软体机器人的控制器局域网络 ( controller area network ， CAN ) 总线运动控制器 ， 采用 AＲMCortex-M4 为内核的 STM32F407 开发板和 AX7102 FPGA 开发板设计一种基于 C
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运动控制器是数控机床 、 高端机器人等自动化设备控制系统的核心 。 为保证控制器的实用性 、 实时性和稳定 性， 提出一种以 STM32 为主控制器 、 FPGA 为辅助控制器的多轴运动控制器设计方案 。 给出了运动控制器的硬件电路设计 ， 将 S 形加减速算法融入运动控制器 ，
数据采集系统在现代工程中起着至关重要的作用，用于实时获取和处理各种传感器或外部设备的数据。在本文中，我们将探讨如何基于STM32微控制器和FPGA（现场可编程门阵列）实现一个高效的数据采集系统。我们将详细介绍系统设计的关键步骤，并提供相应的源代码示例。
