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基于LabVIEW的機械振動信號分析系統(tǒng)的開發(fā)
摘要: 隨著現(xiàn)代化工業(yè)大生產(chǎn)的不斷發(fā)展,機械設備的結構變得越來越復雜,,并且經(jīng)常運行于高速、重載以及惡劣環(huán)境等條件下,。由于各種因素的干擾和影響,,會導致機械設備發(fā)生故障,輕則降低生產(chǎn)質(zhì)量或導致停產(chǎn),,重則會造成嚴重的甚至是災難性的事故,。為此,為盡最大可能地避免事故的發(fā)生,,機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術近年來得到了極為廣泛的重視,,其應用所達到的深入程度十分令人鼓舞。目前,,機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷已經(jīng)基本上形成了一門既有理論基礎,、又有實際應用背景的交叉性學科。
Abstract:
Key words :

  隨著現(xiàn)代化工業(yè)大生產(chǎn)的不斷發(fā)展,,機械設備的結構變得越來越復雜,,并且經(jīng)常運行于高速、重載以及惡劣環(huán)境等條件下,。由于各種因素的干擾和影響,,會導致機械設備發(fā)生故障,輕則降低生產(chǎn)質(zhì)量或導致停產(chǎn),,重則會造成嚴重的甚至是災難性的事故,。為此,為盡最大可能地避免事故的發(fā)生,,機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術近年來得到了極為廣泛的重視,,其應用所達到的深入程度十分令人鼓舞。目前,,機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷已經(jīng)基本上形成了一門既有理論基礎,、又有實際應用背景的交叉性學科。

  在實際應用中,故障與征兆之間往往并不存在簡單的一一對應關系,,一種故障可能對應著多種征兆,,反之一種征兆也可能是由于多種故障所致。因此,,通常必須要借助信號處理等手段從采集的原始數(shù)據(jù)中加工出特征信息,,提取特征量,從而保證有效,、準確地進行故障診斷,,也就是說,信號處理與故障診斷有著極為密切的聯(lián)系,,信號特征提取是故障診斷中必不可少的一個重要環(huán)節(jié)[1],。

  故障診斷技術的各種理論研究和方法探討最終都必須落實到具體診斷裝置的研制上。而傳統(tǒng)的測控儀器以硬件為關鍵,,其開發(fā)與維護的費用高,、技術更新周期長、價格高,、儀器功能柔性差,、不易與其他設備連接等特點,越來越不能滿足科技進步的要求,。虛擬儀器的出現(xiàn)改變了這樣的局面,,它充分利用了計算機技術來實現(xiàn)和擴展傳統(tǒng)測試系統(tǒng)與儀器的功能。

  NI公司的圖形化編程語言LabVIEW成為當今虛擬儀器開發(fā)最流行的一種語言,。LabVIEW的最大特點是用圖標代碼來代替編程語言創(chuàng)建應用程序。LabVIEW有豐富的函數(shù),、工具包,、軟件包、數(shù)值分析,、信號處理,、設備驅動等功能,還有應用于專業(yè)領域的專業(yè)模塊,,解決了傳統(tǒng)的虛擬儀器系統(tǒng)采用C,、C++、匯編等語言存在的編程,、調(diào)試過程繁瑣,、開發(fā)周期長、對編程人員要求高等問題,,廣泛地應用于航空,、航天、電子,、機械等眾多領域[2,,3],。

  本文基于LabVIEW開發(fā)一個針對旋轉機械故障診斷的振動信號分析系統(tǒng),并在成都飛機設計研究所某航空設備監(jiān)控上獲得了應用,。

  系統(tǒng)設計

  根據(jù)信號分析系統(tǒng)的設計原則,,又考慮到LabVIEW具有圖形化編程特點以及豐富的工具箱。因此,,筆者選用NI公司的Lab VIEW 7.1作為信號分析系統(tǒng)的開發(fā)平臺,。

  筆者開發(fā)的信號分析系統(tǒng)主要分為三大模塊,即文件管理模塊(文件的讀取及存儲),、信號分析模塊,、顯示模塊。按照圖1所示的使用流程對這三個模塊進行設計,。

  由于讀取數(shù)據(jù)以及后面的數(shù)據(jù)分析存在明顯的先后順序,,因此采用順序結構將數(shù)據(jù)讀取模塊、信號分析模塊結合起來,,構成統(tǒng)一的總程序,。圖2示出總程序。左側框圖內(nèi)實現(xiàn)信號的讀取與存儲的程序,。由于讀取的數(shù)據(jù)類型不同,,因此采用選擇結構。右側是程序主體部分,,用于實現(xiàn)信號分析及處理,,包括幅域分析、時域分析,、頻域分析,。由于信號分析方法的多樣性,信號分析模塊采用事件結構,,通過調(diào)用子程序的辦法來實現(xiàn),。信號分析系統(tǒng)總界面見圖3。


 

  文件管理模塊

  數(shù)據(jù)格式的類型多種多樣,,主要有文本文件格式(.txt),、二進制格式(.dat)、MATLAB數(shù)據(jù)格式(.mat)等,。因此,,針對不同格式的數(shù)據(jù),LabVIEW需要采用不同的程序進行讀取,。

  文件的讀取模塊主體采用了選擇結構,。讀取MATLAB用LabVIEW中的MATLAB Script來實現(xiàn);讀取文本文件(.txt)和二進制文件(.dat)用LabVIEW的Read Lvm節(jié)點來實現(xiàn)。

  存儲分析所得數(shù)據(jù)可以利用LabVIEW的Write Lvm節(jié)點實現(xiàn)。

  信號分析模塊

  信號的分析處理主要分成三各部分:幅域分析,、時域分析以及頻域分析,。采用模塊化程序進行編程。分別將幅域分析,、時域分析以及頻域分析三部分做成子程序,,采用主程序調(diào)用子程序的辦法實現(xiàn)信號分析模塊的開發(fā)。

  幅域主要包括峰峰值,、均方根值,、直流量、峭度,、斜度以及波形最大值,、最小值的分析;時域分析是按照信號的時間順序,即數(shù)據(jù)產(chǎn)生的先后順序進行計量分析,。頻域分析是將時域信號變換至頻域加以分析的方法,。針對旋轉機械,主要包括幅值譜,、相位譜,、功率譜、倒譜,、Hilbert變換,。

  顯示模塊及裝飾

  為了確保系統(tǒng)具有友好的使用界面,方便使用者操作,,本系統(tǒng)加入了一些顯示程序,,包括指示燈、文件存儲路徑顯示,、面板人性化設計等,。

  實驗結果

  對旋轉機械的三個主要部件轉軸、齒輪,、軸承所采集的數(shù)據(jù)進行分析,并與實際參數(shù)進行了比較,,驗證了所開發(fā)的基于LabVIEW的信號分析系統(tǒng)的正確性與可行性,,主要包括:

  (1)利用分析轉軸數(shù)據(jù)的幅值譜,得出的轉軸轉速與實際轉速相近;

  (2)利用轉軸時域分析的自相關功能,,能夠準確識別信號的周期;

  (3)利用幅域分析以及頻域中的幅值譜,、功率譜對齒輪數(shù)據(jù)進行分析,并與齒輪異常圖及其振動特征比較,,得出齒輪的初步故障診斷結果為齒輪表面磨損,,有局部缺失,與實際情況相符;

  (4)利用倒譜計算出的頻率與41齒齒輪轉頻相近;

  (5)利用軸承信號在頻域的Hilbert變換得出了軸承存在內(nèi)圈缺陷的初步診斷。

  本文僅對最后一項進行呈現(xiàn),。

  本文采用的數(shù)據(jù)為單列深溝球軸承的數(shù)據(jù),,所涉及到的滾動軸承試件類型為GB6203,試件基本參數(shù)如表1所示,,軸承所在軸的轉頻約為12Hz,,采樣頻率fs=12800Hz。

 設單列角接觸球軸承的工作軸轉速為n(r/min),,軸承節(jié)徑為D(mm),,滾動體直徑為d(mm),接觸角為b(rad),,滾動體個數(shù)為Z,。假設滾動軸承各滾動體和內(nèi)外圈表面間的接觸方式為純滾動接觸。其故障特征頻率計算公式如下所示[5],。內(nèi)圈旋轉頻率,,即工作軸轉頻為:

  

  滾動體上某一個固定點通過滾道(包括內(nèi)、外圈)的頻率,,簡稱滾動體通過頻率:

  在工程中,,這三個通過頻率fbp、fip和fop又常被稱作滾動軸承的滾動體故障特征頻率,、內(nèi)圈故障特征頻率和外圈故障特征頻率[6],。

  根據(jù)公式(1)~(4)可以得到故障特征頻率理論值如表2所示。

  工程中多采用頻域分析方法來反映軸承的運轉狀態(tài)[7],。頻域上分析又分為幅值譜,、相位譜、功率譜以及Hilbert變換,。這里主要利用軸承信號Hilbert變換對系統(tǒng)進行驗證,。

  單列深溝球軸承信號的Hilbert變換如圖4所示。由圖中可以看出,,幅值較大處所對應歸一化頻率分量如指針所示,,邊帶帶寬為0.00412。

 因此,,可以計算對應的頻率:

  f1=fs×0.00412=52.7Hz

  這與參考的內(nèi)圈故障特征頻率fin=51.9Hz(如表2)十分相近,可以得出診斷結果:軸承存在內(nèi)圈缺陷,。這與實際情況一致。

  結語

  該系統(tǒng)具有如下特點:(1)采用當前測控領域中極為流行的圖形化編程軟件LabVIEW作為開發(fā)平臺,,提高了編程的效率和軟件質(zhì)量,。(2)能讀取、存儲不同類型的數(shù)據(jù)格式,,從幅域,、時域,、頻域三個角度對信號進行分析處理,正確提取信號特征,,并具有相應的顯示功能,。(3)具有友好的人機交互界面。

  利用筆者開發(fā)的基于LabVIEW的機械振動信號分析系統(tǒng),,可以實現(xiàn)對旋轉機械的主要部件的振動信號進行分析處理,,解決了一些實際問題。如:利用轉子的幅值譜分析推算出轉子的轉速;對齒輪的倒譜分析提取相對準確周期信息,,可對其運轉狀態(tài)進行監(jiān)測,。對軸承的Hilbert變換分析得到故障的頻率,對應于軸承故障特征頻率,,得出軸承的故障為內(nèi)圈故障,。通過這些問題的研究與解決,也驗證了系統(tǒng)的正確性與可行性,。本系統(tǒng)已經(jīng)在成都飛機設計研究所某設備振動信號監(jiān)控上得到了具體應用,,效果良好。

 

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