变转速下对数平方包络谱在滚动轴承故障诊断中的应用

变转速工况下,转速变化会导致不同时间段峭度值出现变化,且高脉冲噪声会导致振动信号的峭度值突然变大。这些因素削弱了快速谱峭度图(Fast kurtogram,简称FK)方法提取微弱故障特征方面的性能,为了克服这些缺陷,提出一种基于对数平方包络谱的新特征--对数包络阶次循环分量(Log-envelope Order Cyclic Content,简称LEOC),构造出一种对数包络阶次循环分量图(Log-envelope Order Cycligram,简称LEOCgram)。首先使用1/3二叉树结构对原始信号进行多层次滤波,并计算每一组滤波子信号的平方包络。然后,通过计算阶次跟踪(Computed Order Tracking,简称COT)技术对每一组的平方包络序列进行角域重采样,计算每一组滤波信号的对数平方包络谱并进行自相关分析得到可能的故障特征阶。最后计算LEOC值,LEOC最大值对应的频带即为最优解调频带。将最优解调频带作为滤波器的参数对原始信号进行滤波,通过对滤波后的信号进行包络阶次分析并根据包络阶次谱的阶次结构可以确定故障类型。仿真信号和试验轴承外圈故障信号的分析结果表明,该方法...     

飞思卡尔面向汽车应用推出强大的多功能32位微控制器

汽车制造商正在开发新的产品,以满足不断变化的消费需求。汽车行业技术的发展趋势包括主动式车辆安全(除传统的被动安全系统外)和动力总成电气化。新汽车电子系统变得越来越复杂,对MCU的性能要     

基于ARM的船舶监控系统末端的研究与设计

为加强对渔船的监管,提高渔船作业安全性,设计了以LPC2210为核心控制器的船舶监控末端,弥补了传统监控系统的不足,从而实现对渔船的实时定位、检测、监控以及与监控中心通信等。着重阐述了监控末端的软硬件设计,并在渔船实验成功。     

飞思卡尔看好智能移动设备领域的增长在智能本、电子书阅读器、智能手机和其他领域芯片的领导地位为飞思卡尔提供增长机遇

正为了满足家电及其他电器产品对于低功耗微控制器的不断增长的需求,飞思卡尔半导体公司又进一步扩大了其广受欢迎的低端8位HCS08微控制器(MCU)系列,推出高性能的MC9S08SV16/8、MC9S08FL16/8系列MCU。     

飞思卡尔推出混合信号ARM Cortex-M4微控制器系列Kinetis——业内扩展能力最强的产品之一

<正>200多个全新超低功率MCU全面支持消费电子和工业控制应用飞思卡尔半导体推出Kinetis系列,是基于新ARMCortex-M4处理器的90nm 32位MCU,开创了其微控制器领先地位的新纪元。Kinetis补充了飞思卡尔最近推出的90nm ColdFire+MCU系列,它基于低功率混合信号     

高集成与低功耗：引领RF4CE全业务平台的设计要素

基于ZigBee／IEEE 802．15．4协议的RF4CE技术由RF4CE联盟与ZigBee联盟（Zig Bee Alliance）合作共同开发。除了具有更出色的遥控功能外,ZigBee RF4CE还允许电器设备之间的双向交互。目前常用的家电,如高清数字电视、家庭影院系统、机顶盒、音频设备,以及无钥匙门禁系统等应用,都将从最新的ZigBee RF4CE技术中受益。从此,射频遥控将有望彻底取代传统红外（IR）技术,成为家电遥控的射频新标准。     

飞思卡尔推出64位QorIQ平台扩大针对多核处理器的高性能产品组合

业内预测,全球互联网流量在未来5年内将增长4倍。这需要网络设备管理更多的连接和用户,而且网络流量的多样性也在大幅扩展。同时,服务供应商希望网络设备制造商能够提供可产生超大带宽能力同时降低资本和运营支出的通信设备。     

为中国国网电表量身打造的飞思卡尔MZ系列微控制器

随着世界各国政府和企业对于建立智能电网来改进电能分配和节约电能的需求不断增大,智能电网作为下一代电网的发展模式,在全球范围内获得广泛关注。国内对智能电网的建设和发展也愈加重视,为此中国国家电网公司（“中国国网”）对智能电网进行了全新的规划,2010年中国将进入智能电网建设的实质性阶段。     

一种面向CT图像的无损水印算法

为了解决信息隐藏和篡改定位不能同时进行的问题,提出了一种篡改定位精度高的、规范化的无损水印算法。在CT图像的感兴趣区域内,提出了利用提升小波变换进行篡改定位的方法,来对感兴趣区域内的篡改进行定位。在感兴趣区域外,对选取的LSB进行算数编码来获得信息冗余,以嵌入水印信息。设计了一个规范的信息头来存储感兴趣区域的坐标等信息。水印在提取时,只需用一个密钥将信息头提取出之后再根据信息头提取其它数据。原始图像在水印提取后可无失真地恢复,且对恶意篡改的定位达到像素级。     

海上风力发电机组远程状态监测系统设计

设计了一种海上风力发电机组远程状态监测系统,系统数据包括SCADA数据、在线状态监测数据、机组内外部视频数据.采用无线通信技术传输上述3种数据,实现了系统的远程访问和显示功能,并给出了远程状态监测系统的软件界面.