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在工业生产现场有着诸如电动机类的旋转机械,这些设备在运转过程中会产生振动,振动信号中包含了设备的运行状况和故障信息。通过传感器可以获取这些振动信号。振动信号的准确分析与处理对于旋转机械的状态监测、质量评估和故障诊断至关重要。振动信号往往都是非线性、非平稳性信号,传统的分析方法具有非常大的局线性。Hilbert-Huang变换是一种新的非平稳信号处理技术,它是由黄鄂等人于1998年提出的,广泛应用于海洋数据、地震信号和设备状态检测与诊断领域。FPGA技术具有强大的处理和计算能力,凭借其内部高速并行的机制以及丰富的逻辑资源,能够完成诸如FFT等高级算法的硬件实现。将FPGA技术与振动信号处理相结合,能够实现对振动信号进行高效、高速和实时的分析与处理。本文重点研究了经验模态分解FPGA实现中的若干问题,完成了以EMD为核心的Hilbert-Huang变换的FPGA实现,并设计了振动信号分析的硬件电路。本文的主要工作如下:1.对振动信号分析方法进行了研究,分析了目前振动信号处理方法的优缺点,介绍了Hilbert-Huang变换这一全新的时频分析方法。Hilbert-Huang变换对非线性、非平稳信号的分析处理方面表现出了有效性和自适应特性,是一种颇具有发展潜力的非平稳信号处理方法。2.在电路设计中,对算法实现的运算量、采集过程中的数据存储以及数据传输进行了综合考虑,合理的进行芯片选型、引脚与资源的分配、组件选取和任务分配。文中给出了设计的主要部分电路图。3.对FPGA实现EMD中的问题进行了研究,包括包络的快速拟合问题,端点效应问题。对几种端点处理方法进行了仿真实验和对比研究。经过对比分析,设计采用锯齿波变换实现了包络线的拟合,采用改进斜率法对端点问题进行处理,很好的实现了经验模态分解。文中给出了EMD实现的主要过程。4.利用仿真信号和工业振动信号对设计进行验证,与MATLAB仿真的结果进行对比分析,证明了方法的正确性和有效性。