为了实现电晕放电辐射信号的自动化监测与识别,以PXIe-5185数字化仪为主要硬件,采用虚拟仪器技术和神经网络算法研制了电晕放电辐射信号监测与识别系统。该系统模仿示波器设计操控界面,具有信号采集、数据处理、频域分析、数据存储、报告生成等功能。系统综合采用触发电平限制、数字滤波和神经网络识别3种于信号处理,可有效降低数据存储压力。试验结果表明,BP神经网络可有效识别与区分电晕放电和火花放电,在改变电极、增加电晕放电样本复杂性的情况下,对电晕放电的识别率仍然可达87%。监测系统为进一步研究电晕放电信号的特性奠定了基础,其信号处理流程可推广应用于其他脉冲信号监测领域。 高达1.73GHz。PXIe-5185是业内带宽最高的2款PXI数字化仪之一，具有3GHz带宽和12.5GHz采样率，能够以700MB/s的速率进行高速数据传输，并且多个模块间的通道同步精度可达160ps。处理器、采集卡、机箱均采用NI公司产品，本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name可保证系统硬件之间具有最佳的兼容性。1.2软件结构本监测系统软件采用LabVIEW和MATLAB这2种编程工具混合编程实现[20-22]，具有信号采集、数据处理、频域分析、数据存储、报告生成等功能。基于虚拟仪器技术-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港数控滚圆机滚弧机折弯机其中主要软件框架由LabVIEW实现，部分算法（神经网络算法）通过调用MATLAB实现。监测系统的软件结构见图1，主要由数据采集模块、数据处理与储存模块、用户交互模块构成。数据采集模块主要完成仪器的底层驱动、仪器初始化参数设置及其状态控制。PXIe-5185数字化仪的驱动程序为NI-SCOPE，它是NI公司提供的一个API函数和DAQ驱动程序库[23]。本软件主要是通过调用NI-SCOPE提供的4个程序来完成数据采集及参数设置。数据处理模块是本系统的核心，主要用于测量波形参数，对波形进行频谱分析、滤波处理，以及进行波形识别。交互模块是用户与监控系统打交道的模块。监测系统操作的简便性是影响用户体验最重要的因素。因此，图形操控界面的友好、方便是前面板设计的关键。为了满足大多数使用者的习惯，监测软件仿照示波器操控面板及操控方式设计了交互界面，如图2所示。交互界面主要由波形显示区、参数调节区、数据显示区3个区域组成，波形显示区用于显示所测信号的时域波形或频域波形，该区域可同时显示2路输入信号的波形。参数调节区用于调节波形采集时的幅度范围、采样频率、?基于虚拟仪器技术-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港数控滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name