基于arm刀具磨損聲譜監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計論文-預(yù)覽頁
【正文】 決防護問題，實時性差。廈門電視大學(xué)的張紀(jì)鎖等[2]選取切削聲的頻帶聲壓級（中心頻率和幅值）作為判別刀具磨損狀態(tài)的特征量，通過逐步回歸計算，建立了刀具懸伸長度和頻帶聲壓級幅值與刀具磨損狀態(tài)之間的判別方程，進一步通過實驗表明，利用刀具磨損狀態(tài)判別方程可以很好的識別出刀具的磨損狀態(tài)。因此本文選用切削聲信號作為監(jiān)測刀具磨損狀態(tài)的信號。特征向量選擇：從一組特征向量中挑選出一些最有效的特征向量，已達到能夠準(zhǔn)確分析刀具磨損狀態(tài)的目的，這個過程叫做特征向量選擇。 切削聲信號的預(yù)處理線性預(yù)測分析是在短時平穩(wěn)這一現(xiàn)實的假設(shè)基礎(chǔ)上進行的，即一段聲音信號是各態(tài)歷經(jīng)的平穩(wěn)隨機過程，因此在提取切削聲信號的LPCC（Linear Predictive Cepstrum Coefficient）之前，需要對切削聲信號進行預(yù)處理，已得到短時的平穩(wěn)信號。樣本分割實際上是采用可以移動的一定長度的窗口截取切削聲信號的過程，即使用一定窗寬的窗函數(shù)乘以切削聲信號[6]，窗長的選擇要根據(jù)實際情況綜合考慮，但必須要保證所截取的樣本包含完整的刀具磨損狀態(tài)信息。為了保證幀與幀之間的平滑過渡，保持其連續(xù)性，采用交疊分幀的方法，前后幀交疊的部分稱為幀移，常用的窗函數(shù)有矩形窗、漢明窗、三角窗等，本文采用矩形窗對切削聲信號進行分幀，取幀長為20 ms，幀移為10 ms。通過使線性預(yù)測到的采樣在最小均方誤差意義上逼近實際聲音信號的采樣，可以求取一組唯一的預(yù)測系數(shù)。線性預(yù)測倒譜參數(shù)（LPCC）是線性預(yù)測系數(shù)（LPC）在倒譜域中的表示。往往只需要十幾介就能很好的描述刀具磨損的狀態(tài)[9]。支持32位ARM指令和16位Thumb指令集，支持?jǐn)?shù)據(jù)Cache和指令Cache，具有很高的指令和數(shù)據(jù)處理能力。UDA1341TS內(nèi)部集成了A/D、D/A、可編程增益放大器和數(shù)字自動增益控制器等模塊。其硬件原理圖如圖32所示：表41 UDA1341TS芯片的引腳功能引腳號引腳名稱網(wǎng)絡(luò)標(biāo)號功能描述1VSAADC模擬地2VINL1MIC_INADC左邊輸入13VDDAADC模擬電壓4VINR1VADCNMIC_INADC右邊輸入15VADCNADC負(fù)參考電壓6VINL2ADC左邊輸入27VADCPADC正參考電壓8VINR2ADC右邊輸入29OVERFL十進制濾波器溢出輸出10VDDD數(shù)字電壓11VSSD數(shù)字地12SYSCLKCDCLK系統(tǒng)時鐘13L3MODEL3MODEL3總線模式輸入14L3CLOCKL3CLOCKL3總線時鐘輸入15L3DATAL3DATAL總線數(shù)據(jù)輸入/輸出16BCKI2SSCLK位時鐘輸入17WSI2SLRCK字選擇輸入18DATA0I2SSDI數(shù)據(jù)輸出19DATA1I2SSDO數(shù)據(jù)輸入20TEST1測試控制121TEST2測試控制222AGCSTAT自動增益狀態(tài)23QMUTE快速聲音輸入24VOUTRLINEOUT_RDAC右邊輸出25VDDA(DAC)DAC模擬電壓26VOUTLLINEOUT_LDAC左邊輸出27VSSA(DAC)DAC模擬地28VrefADC和DAC參考電壓圖32 UDA1341TS芯片音頻接口電路（1）Flash存儲器Flash存儲器是嵌入式系統(tǒng)中廣泛使用的主流存儲器，它的主要特點是按塊進行擦除和寫入，具有低功耗、高密度、小體積、掉電非易失性等優(yōu)點。本課題采用型號為AM29LV160DB70EC的NorFlash,其為1M 16bit的存儲器，采用型號為K9F1208U0B的NandFlash，其為64M8bit的存儲器。另外，SDRAM需要刷新電路，才能使其內(nèi)部的數(shù)據(jù)不丟失，S3C2440也可以控制SDRAM的刷新。由于RS232所規(guī)定的邏輯電平與S3c2410處理器所規(guī)定的邏輯電平不一致，因此，需要使用電平轉(zhuǎn)換芯片，將RS232邏輯電平轉(zhuǎn)換為S3c2410處理器的TTL電平。內(nèi)核電壓穩(wěn)定電路如圖37所示：圖37 內(nèi)核電壓穩(wěn)定電路同時，使用芯片MAX708S產(chǎn)生復(fù)位信號。該系統(tǒng)采用液晶顯示器，以便隨時了解刀具磨損狀態(tài)的信息。在linux操作系統(tǒng)中，將每個物理設(shè)備看成一個設(shè)備文件。其程序流程圖見圖42所示：開始是否打開成功開成功是是否修改默認(rèn)設(shè)置是調(diào)用ioctl進行設(shè)置否讀取切削聲信號是否讀取成功是打開DSP設(shè)備文件對切削聲信號進行分幀計算各幀的自相關(guān)系數(shù)利用Durbin算法求解LPC利用LPC遞推LPCC利用Durbin算法求解LPC提取相關(guān)分量分析刀具磨損狀態(tài)是否停止是結(jié)束否圖42 應(yīng)用程序流程圖5 結(jié) 論（1） 利用基于語音識別理論的倒譜分析所提取的特征量包含豐富信息的優(yōu)點，采用線性預(yù)測倒譜系數(shù)（LPCC）作為切削聲信號的特征參數(shù)進行刀具磨損狀態(tài)的研究，對聲信號進行加噪處理，進一步研究非平穩(wěn)噪聲的影響，得出切削聲信號的LPCC能較準(zhǔn)確的判斷刀具的磨損狀態(tài)，說明切削聲信號的LPCC是監(jiān)測刀具磨損狀態(tài)最好的特征參數(shù)之一。首先要感謝我的導(dǎo)師艾長勝教授，他嚴(yán)謹(jǐn)求實、認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度和淵博的知識使他的每一位學(xué)生都對他敬佩有加，艾老師不僅在學(xué)習(xí)上給予我們指導(dǎo)，而且教會了我們許多處事和做人的
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