在当前的工业环境中，汽轮机作为重要的动力设备，其安全稳定运行对于生产和经济效益具有至关重要的影响。随着技术的发展，汽轮机的运营规模日益扩大，这也使得一旦发生事故，损失将更为严重。因此，对汽轮机进行振动监测与故障诊断的需求日益提升。通过对汽轮机振动特征的深入分析和掌握，可以实现早期预警和精确故障定位，从而减少停机时间和维护成本。
本论文针对这一需求，设计了一种基于嵌入式技术、TFT-LCD显示屏和周期图的汽轮机在线监测系统信号分析与处理单元。该单元能够实时显示汽轮机的振动特性，帮助工作人员准确判断故障特征，便于及时进行检查和维修。
硬件设计方面，该系统基于ARM架构的微处理器LPC2138，采用pC/OS-II实时操作系统，并结合TFT-LCD液晶显示器。硬件设计涵盖了信号采集、实时周期图估计以及波形显示等模块，通过PCB电路板设计实现各功能模块的集成。软件部分则主要围绕周期图算法进行，使用C语言在ADS 1.2环境下编写，具有模块化、开放性、良好的人机交互界面和高效的频谱分析能力。
为了改进传统周期图的缺陷，论文还对振动信号进行了多种分析方法的比较和应用，包括Welch方法、多锥方法和小波分析。这些方法分别用于提高振动信号频谱分析的频率分辨率和方差，以更精准地捕捉到汽轮机的异常状态。通过仿真对比，可以综合选择最佳的信号处理策略，优化系统的故障检测性能。
此外，论文可能还涉及到了数据预处理技术，如滤波器的设计，以去除噪声并提取有用的振动信息。同时，可能也探讨了故障特征的提取和识别方法，如基于模式识别或机器学习的算法，以自动识别不同类型的故障。
总的来说，这篇论文深入研究了汽轮机在线监测系统的信号分析与处理，提出了一种集实时性、精度和易用性于一体的解决方案。这不仅有助于提升汽轮机的安全运行水平，也为大数据环境下的设备健康管理提供了有价值的参考。
