基于虛擬儀器技術(shù)的振動測試分析系統(tǒng)

龐爾軍，王曉龍，于虹

(1.華北電力大學云南電網(wǎng)公司研究生工作站，云南昆明650217;2.華北電力大學機械工程系，河北保定071003;3.云南電力研究院高壓研究所，云南昆明650217)

隨著計算機處理技術(shù)和軟件技術(shù)的不斷提高，利用軟件開發(fā)虛擬測試系統(tǒng)逐漸成為一種趨勢。同硬件測試系統(tǒng)相比，虛擬測試系統(tǒng)具有開發(fā)周期短、擴充方便、開發(fā)成本少等優(yōu)勢，可以實現(xiàn)軟件即是儀器的目標，利用軟件來開發(fā)虛擬測試系統(tǒng)將成為今后測試儀器的重點發(fā)展方向之一［1－2］。

圖形化編程語言LabVIEW為虛擬儀器的開發(fā)提供了一個強大而方便的平臺，為此，文中根據(jù)實際需要開發(fā)了基于虛擬儀器技術(shù)的振動測試分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)在線狀態(tài)監(jiān)測和離線數(shù)據(jù)分析兩部分功能，可以方便地對測試對象實施狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷;最后，利用開發(fā)的系統(tǒng)對實測軸承內(nèi)圈故障信號進行分析處理，以此說明該系統(tǒng)的實用性及可靠性。

1 系統(tǒng)硬件搭建

該系統(tǒng)的硬件部分主要由采集卡、加速度傳感器、渦流傳感器、信號調(diào)理器和裝有LabVIEW軟件的計算機四部分構(gòu)成，硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

采集卡選用美國國家儀器公司的NI9234四通道數(shù)據(jù)采集卡，分辨率為24位，并且可利用軟件方便地控制其增益，最高采樣速率可達51.2 kS/s，電壓信號輸入范圍為－5～+5 V。加速度傳感器選用LC0103(T)型壓電加速度傳感器，參考靈敏度為50 mV/g，分辨率0.000 4 g，量程100g，頻響范圍為0.35～10 kHz。渦流傳感器為美國BENTLY3300XL型電渦流傳感器，參考靈敏度7.87 V/mm，頻響范圍為0～6 kHz。調(diào)理器選擇LC0201型信號調(diào)理器，用于放大或轉(zhuǎn)換傳感器輸出的信號，并可實現(xiàn)濾波等功能。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

軟件的設(shè)計是該系統(tǒng)的核心所在，振動測試分析系統(tǒng)軟件設(shè)計總體結(jié)構(gòu)圖和前面板分別如圖2和圖3所示，各子模塊功能介紹如下:

圖2 系統(tǒng)軟件設(shè)計總體結(jié)構(gòu)圖

圖3 振動測試分析系統(tǒng)前面板

2.1 在線監(jiān)測

在線監(jiān)測模塊包含統(tǒng)計參量分析、波形顯示、譜分析、相關(guān)分析和數(shù)據(jù)存儲5個子模塊，該模塊又可根據(jù)實際應(yīng)用情況分成實地在線監(jiān)測和遠程在線監(jiān)測。在被測對象上布置好測點，正確搭建好系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)并完成采樣模式、采樣頻率、采樣點數(shù)、采樣通道和量程選擇等一系列的采樣參數(shù)設(shè)置之后，即可進行實時的數(shù)據(jù)采集和分析，達到實地在線監(jiān)測的目的。而遠程在線監(jiān)測則要通過LabVIEW提供的遠程前面板的控制方式實現(xiàn)，原理即是在運行程序或執(zhí)行功能的計算機上開設(shè)一個Web服務(wù)，遠程的計算機通過Web服務(wù)得到數(shù)據(jù)或控制VI的運行［3］。

(1)統(tǒng)計參量分析模塊可顯示峰值、峰峰值、標準差、均方根、均值、均方值、峭度和標準差參數(shù)。

(2)波形顯示模塊可以實時顯示出4個傳感器采集到的振動信號的連續(xù)時域波形。

(3)相關(guān)分析模塊顯示某一通道被測信號的自相關(guān)函數(shù)，由此判斷所采數(shù)據(jù)不同時刻的依賴程度。

(4)譜分析模塊能夠顯示出某一通道被測信號的幅值譜、自功率譜、倒譜和包絡(luò)譜，可以通過點擊單選按鈕控件實現(xiàn)不同譜圖之間的快速切換。

(5)數(shù)據(jù)存儲模塊可以實現(xiàn)測得數(shù)據(jù)txt格式的存儲，并且能夠顯示出數(shù)據(jù)保存已進行的時間。

2.2 離線數(shù)據(jù)分析

離線數(shù)據(jù)分析模塊包含局部均值分解 (LMD)、聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 (EEMD)、短時傅里葉變換(STFT)、連續(xù)小波變換 (CWT)、希爾伯特－黃變換(HHT)、數(shù)據(jù)讀取、譜分析和頻響分析8個子模塊，并且可以選擇是否預(yù)先對讀取的測試數(shù)據(jù)進行高通、低通或帶通數(shù)字濾波后再進行下一步分析。

(1)數(shù)據(jù)讀取模塊能夠?qū)崿F(xiàn)該系統(tǒng)或其他測試系統(tǒng)txt格式測試數(shù)據(jù)的讀取功能。

(2)頻響分析模塊可以根據(jù)被測系統(tǒng)輸入輸出信號計算出該系統(tǒng)的頻響函數(shù)，并顯示出相應(yīng)的幅頻曲線和相頻曲線。

(3)譜分析模塊同在線監(jiān)測部分譜分析模塊相同，只是一次性讀取全部數(shù)據(jù)后再顯示其各種譜圖。

(4)短時傅里葉變換模塊根據(jù)STFT算法，計算出聯(lián)合時頻域中被測信號的能量分布。

(5)連續(xù)小波變換模塊能在時頻域中對被測信號進行分析，從而提取出故障特征信息。

(6)希爾伯特－黃變換模塊可以顯示出被測信號的Hilbert譜和邊際譜，由于HHT不受Heisenberg測不準原理制約，因此該模塊對非線性及非平穩(wěn)信號都有較好的分析和處理效果。由于LabVIEW中沒有提供此VI，因此對其進行二次開發(fā)，在該系統(tǒng)中實現(xiàn)HHT分析方法，HHT具體理論參考文獻 ［4－6］。

(7)聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解模塊能自適應(yīng)地將故障信號按頻率由高到低分解成數(shù)個本征模態(tài)函數(shù)分量，并且通過選取合適的迭代次數(shù)和混入白噪聲的標準差，能夠有效避免經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象。該系統(tǒng)的EEMD模塊也是通過對LabVIEW進行二次開發(fā)來實現(xiàn)的，EEMD具體理論參考文獻 ［7］。

(8)局部均值分解模塊同樣可以按頻率由高到低的順序?qū)⒐收闲盘柗纸獬蓴?shù)個乘積函數(shù)分量，該算法由Jonathan SMITH提出，它可以避免EMD算法自身存在的各種問題，適合處理各類非平穩(wěn)信號，用于齒輪、軸承等故障信號的分析，具有獨特的優(yōu)勢。作者將LMD算法在LabVIEW平臺上實現(xiàn)并應(yīng)用于該振動測試分析系統(tǒng)，LMD具體理論參考文獻 ［8－10］。

3 軸承內(nèi)圈故障實例分析

采用QPZZ故障診斷實驗臺來模擬N205型滾動軸承的內(nèi)圈故障，實驗裝置如圖4所示，利用渦流傳感器測量轉(zhuǎn)軸垂直方向振動，采樣頻率為12 800 Hz。

圖4 軸承內(nèi)圈故障模擬實驗裝置

滾動軸承節(jié)圓直徑dm=39 mm，滾動體直徑D=7.5 mm，軸承接觸角α=0，滾動體個數(shù)Z=12，則在1 440 r/min轉(zhuǎn)速情況下，軸承內(nèi)圈故障特征頻率=172 Hz。利用振動測試分析系統(tǒng)離線數(shù)據(jù)處理模塊中的EEMD子模塊對內(nèi)圈故障進行診斷，該子模塊的前面板如圖5所示，原故障信號的EEMD分解結(jié)果如圖6所示。

圖5 離線數(shù)據(jù)分析模塊中的EEMD子模塊的前面板

從分解結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):原始信號經(jīng)過EEMD模塊的處理，省略掉余量后共獲得8個IMF分量，按照頻率由高到低依次排列開來，其中第一個IMF分量是EEMD算法自身引入的高頻白噪聲成分，IMF7分量則為轉(zhuǎn)頻成分，其余分量是處于不同頻帶的振動成分。相同的內(nèi)圈故障信號運用EMD方法分解后，轉(zhuǎn)頻分量會與后一個分量發(fā)生模態(tài)混疊，而該系統(tǒng)的EEMD子模塊卻能將轉(zhuǎn)頻成分準確分解出來。在此僅選取IMF2分量進行進一步的分析說明，EEMD分析模塊前面板上顯示的該分量的幅值譜和包絡(luò)譜如圖7所示。

圖6 滾動軸承內(nèi)圈故障信號的EEMD分解結(jié)果

圖7 IMF2分量的幅值譜和包絡(luò)譜

滾動軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障缺陷時，由于內(nèi)圈隨轉(zhuǎn)軸一起旋轉(zhuǎn)，外圈固定，故障點的位置和受載荷大小呈周期性變化，因此產(chǎn)生的沖擊振動也會呈周期性變化，振動信號會受到轉(zhuǎn)頻的調(diào)制作用，從而在故障信號的包絡(luò)譜中將出現(xiàn)明顯的轉(zhuǎn)頻及其倍頻和內(nèi)圈故障特征頻率成分［11］。從圖7中發(fā)現(xiàn):信號的幅值譜在2 000～4 000 Hz頻率范圍內(nèi)出現(xiàn)十分明顯的邊頻調(diào)制現(xiàn)象，并且包絡(luò)譜中存在6處幅值較高的譜線，分別對應(yīng)著轉(zhuǎn)頻 (24 Hz)、轉(zhuǎn)頻的二倍頻 (48 Hz)、滾動軸承內(nèi)圈故障特征頻率 (172 Hz)和轉(zhuǎn)頻調(diào)制邊帶頻率 (124、148、196 Hz)，綜上所述，可以判斷該滾動軸承內(nèi)圈存在缺陷，診斷結(jié)果與實際情況相吻合。

4 結(jié)束語

由于篇幅所限，不能對該系統(tǒng)中自主開發(fā)的模塊逐一進行實例驗證，只選取軸承內(nèi)圈故障進行分析，分析結(jié)果準確可靠，表明運用圖形化編程語言Lab-VIEW開發(fā)的振動測試分析系統(tǒng)可以滿足實際工程測試的需要，并且能夠方便地進行操作以及個性化擴充，一定程度上減少了完成測試任務(wù)所需的成本。

【1】唐貴基，劉玉秋，崔彥平，等．虛擬振動測試分析儀的設(shè)計［J］．儀表技術(shù)與傳感器，2004(10):16－18．

【2】林穎，常永貴，李文舉，等．基于虛擬儀器的振動測試系統(tǒng)設(shè)計［J］．機床與液壓，2008，36(3):131 －134．

【3】阮奇楨．我和LabVIEW［J］．北京:北京航空航天大學出版社，2009．

【4】RILLING G，F(xiàn)LANDRIN P，GONCALVES P．On Empirical Mode Decomposition and Its Algorithms［C］//IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing Grado(I)，2003:9 －11．

【5】HUANG N E，SHEN Z，LONG S R，et al．The Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis［J］．Proceedings of the Royal Society of London，1998，454:903 －995．

【6】向玲，唐貴基，胡愛軍．旋轉(zhuǎn)機械非平穩(wěn)振動信號的時頻分析對比［J］．振動與沖擊，2010(2):42－45．

【7】張超，陳建軍．EEMD方法和EMD方法抗模態(tài)混疊對比研究［J］．振動與沖擊，2010(29):87－90．

【8】程軍勝，楊宇，于德介．一種新的時頻分析方法－局部均值分解法［J］．振動與沖擊，2008(27):129－131．

【9】SMITH Jonathan S．The Local Mean Decomposition and Its Application to EEG Perception Data［J］．Journal of the Royal Society Interface，2005，2(5):443 －454．

【10】任達千，楊世錫，吳昭同，等．基于LMD的信號瞬時頻率求取方法及實驗［J］．浙江大學學報:工學版，2009，43(3):523－528．

【11】唐貴基，馬萬里，胡愛軍．EMD的LabVIEW實現(xiàn)及其在滾動軸承故障信號分析中的應(yīng)用［J］．軸承，2011(5):37－40．