基于虛擬儀器的電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)

采用虛擬儀器技術(shù)構(gòu)建了一套電機(jī)故障聲頻檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)基于LabVIEW虛擬儀器軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)電機(jī)聲信號(hào)的實(shí)時(shí)采集、分析和后處理，達(dá)到檢測(cè)故障電機(jī)的目的。除了功率譜和1/3倍頻程分析，系統(tǒng)在LabVIEW平臺(tái)下，采用Matlab script節(jié)點(diǎn)方法完成小波變換，實(shí)現(xiàn)噪聲信號(hào)的特征向量提取?，F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明該系統(tǒng)效果良好。

0 引 言

為了確保產(chǎn)品的高質(zhì)量，每臺(tái)電機(jī)出廠前都要進(jìn)行參數(shù)檢測(cè)。在規(guī)?；a(chǎn)的今天，電機(jī)檢測(cè)線是目前大部分電機(jī)生產(chǎn)廠家采用的出廠檢測(cè)方式。噪聲檢測(cè)是其中一個(gè)測(cè)試項(xiàng)目。通常的方法是讓檢測(cè)線經(jīng)過(guò)消音室，富有經(jīng)驗(yàn)的工人在室內(nèi)憑聽(tīng)覺(jué)辨別故障電機(jī)。這種方式對(duì)操作人員要求高，勞動(dòng)強(qiáng)度大，缺乏客觀性，不能保證質(zhì)量的穩(wěn)定性，而且檢測(cè)速度慢，也嚴(yán)重影響了電機(jī)出廠試驗(yàn)的速度與準(zhǔn)確率。因此，電機(jī)廠家迫切需要改造現(xiàn)有的噪聲出廠檢測(cè)技術(shù)。

目前采用較多的方法有振動(dòng)診斷技術(shù)和聲頻診斷技術(shù)。振動(dòng)診斷技術(shù)是接觸式測(cè)量，需克服測(cè)試線線體振動(dòng)的影響，設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，速度慢；而聲頻診斷技術(shù)為非接觸式測(cè)量。設(shè)備簡(jiǎn)單、速度快。為此，研制了基于美國(guó)NI公司軟件平臺(tái)LabVIEW的電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)。

1 虛擬儀器系統(tǒng)的構(gòu)成

虛擬儀器是當(dāng)今世界流行的一種儀器構(gòu)成和檢測(cè)控制方案。虛擬儀器是一種開(kāi)放式的、將計(jì)算機(jī)平臺(tái)與具有標(biāo)準(zhǔn)接口的硬件模塊以及開(kāi)發(fā)測(cè)試軟件相結(jié)合的系統(tǒng)，具有通用性好和使用方便等特點(diǎn)。其典型的硬件結(jié)構(gòu)為：傳感器一信號(hào)調(diào)理器一數(shù)據(jù)采集設(shè)備一計(jì)算機(jī)。電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示，由監(jiān)聽(tīng)頭f傳聲器、放大和保護(hù)電路）、音頻卡和計(jì)算機(jī)組成[1]。

圖1電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

監(jiān)聽(tīng)頭采用多個(gè)傳聲器拾取被測(cè)電機(jī)多點(diǎn)噪聲信號(hào)，將空氣振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)；音頻卡采用聲卡，實(shí)現(xiàn)噪聲電信號(hào)（模擬信號(hào)）與數(shù)字信號(hào)(WAV格式)的相互轉(zhuǎn)換；計(jì)算機(jī)記錄WAV格式數(shù)字信號(hào)，并對(duì)該波形進(jìn)行處理，判斷有無(wú)故障發(fā)生。

2 電機(jī)故障聲測(cè)軟件系統(tǒng)

LabVIEW是虛擬儀器概念的首創(chuàng)者。該軟件平臺(tái)綜合了GPIB、VXL PXIRS-232 RS-485以及數(shù)據(jù)采集卡等硬件通信的全部功能，提供了大量的信號(hào)處理函數(shù)和信號(hào)分析工具，便于用戶高速、快捷地構(gòu)建虛擬儀器測(cè)試系統(tǒng)。因此本系統(tǒng)軟件部分采用圖形化軟件LabVIEW。系統(tǒng)的軟件總體結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

圖2 電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)軟件框圖

系統(tǒng)軟件完成的主要任務(wù)有：

(1)電機(jī)噪聲信號(hào)的顯示、記錄；

(2)信號(hào)分析（包括文件分析和實(shí)時(shí)分析）采用小波分析和頻域分析法，對(duì)非正常信號(hào)進(jìn)行報(bào)警和故障顯示：

(3)文件的保存和打??；

(4)電機(jī)與傳感器參數(shù)設(shè)置。

2.1信號(hào)采集

本系統(tǒng)采用聲卡作為噪聲采集工具。從分辨率看，一般微機(jī)多媒體聲卡為16位，取樣頻率為44.1/48kHz。而主流中高檔聲卡大多具備96kHz/24 bit的取樣精度，有的甚至達(dá)到了32位，噪聲水平和總諧波失真等指標(biāo)較高，超越了絕大多數(shù)模擬設(shè)備的指標(biāo)，并且價(jià)格較便宜。因此系統(tǒng)采用聲卡是可行的。

LabVIEW提供了完備的聲卡控制模塊。本文選擇“Sound Input”模塊。該模塊含有多個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲卡的設(shè)置、開(kāi)始、采集、停止和清內(nèi)存的操作。圖3示出了一個(gè)通道的聲音采集程序框圖。系統(tǒng)中通道參數(shù)設(shè)置如下：輸入為單通道，16位采樣位數(shù)，44.1kHz采樣頻率；輸出為16位單通道。圖4示出了是某電磁故障電機(jī)的噪聲信號(hào)。

圖3聲音采集程序框圖

圖4某電磁故障電機(jī)噪聲信號(hào)

2.2信號(hào)分析

信號(hào)采集完畢后，程序自動(dòng)進(jìn)行處理和分析。采用頻域分析法得到噪聲信號(hào)的功率譜和1/3倍頻譜。便于測(cè)試人員觀察。圖4是圖3電機(jī)的功率譜。LabVIEW軟件可選購(gòu)“聲音和振動(dòng)”工具包，可方便地進(jìn)行各種相關(guān)分析。圖5示出了某電磁故障電機(jī)噪聲功率譜。

圖5某電磁故障電機(jī)噪聲功率譜

電機(jī)是一個(gè)非常復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，其噪聲信號(hào)中蘊(yùn)涵著豐富的設(shè)備狀態(tài)信息。由于測(cè)得的聲音信息包含各種成份和干擾，屬于非平穩(wěn)信號(hào)，而傳統(tǒng)的建立在傅里葉變換基礎(chǔ)上的濾波方法在提高信噪比和空間分辨率兩項(xiàng)指標(biāo)上存在矛盾，因此系統(tǒng)采用小波技術(shù)作為特征提取工具。采用的主要方法是：

(1)小波變換軟閾值消噪方法。在一維信號(hào)的消噪算法中，最關(guān)鍵的是閾值的選取和閾值的量化，采用軟閾值消噪方法可以更準(zhǔn)確地提取信號(hào)特征。

(2)小波變換的任意尺度重構(gòu)，可以按照選擇的尺度進(jìn)行連續(xù)小波的重構(gòu)，以提取信號(hào)特征。

在LabVIEW平臺(tái)下?？刹捎猛鈷斓男盘?hào)處理工具包實(shí)現(xiàn)小波變換，也可在LabVIEW中調(diào)用Matab即Matlab Script節(jié)點(diǎn)方式。Matlab Script節(jié)點(diǎn)使用戶既可將．m程序?qū)肓鞒虉D，又可在流程圖中根據(jù)Matlab程序的語(yǔ)法編輯M程序。通過(guò)這種方式，用戶可以在LabVIEW中使用Matlab強(qiáng)大的數(shù)值運(yùn)算功能。

使用Matlab腳本節(jié)點(diǎn)時(shí)必須注意：①M(fèi)atlab腳本節(jié)點(diǎn)只能用于Windows平臺(tái)；②機(jī)器上必須安裝Matlab才能使用Matlab腳本節(jié)點(diǎn)；③LabVIEW和Matlab結(jié)合應(yīng)用時(shí)必須注意Matlab腳本節(jié)點(diǎn)內(nèi)外數(shù)據(jù)類(lèi)型的匹配，否則LabVIEW運(yùn)行時(shí)將產(chǎn)生錯(cuò)誤或錯(cuò)誤的信息。

圖6示出了采集到的故障為后軸承刮的噪聲信號(hào)。采用Matlab中的函數(shù)，用軟閾值濾波算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行消噪，得到如圖7所示的消噪效果?？梢?jiàn)，在一些突變或尖峰部分，達(dá)到了很好的消噪效果。

圖6某后軸承刮電機(jī)噪聲信號(hào)

圖7某后軸承刮電機(jī)小波消噪后信號(hào)

確定電機(jī)故障特征值是故障診斷的關(guān)鍵之一。在各個(gè)頻段成份信號(hào)的能量中，綜合包含了豐富的故障信息，某些頻段能量蘊(yùn)涵了某種故障特征。本文采用多分辨率分析法對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行小波分解，以各頻段的能量特征值為判據(jù)，逐步從低頻到高頻進(jìn)行故障診斷。圖8示出了某軸承故障電機(jī)小波分解的第三層高頻系數(shù)。從圖8中可以清楚地觀測(cè)出發(fā)生故障的時(shí)刻，也可以清楚地捕捉到噪聲信號(hào)在不同頻段上的故障特征信息，進(jìn)行特征提取。

圖8某軸承故障電機(jī)小波分解系數(shù)

3 結(jié)論

(1)應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)電機(jī)故障聲測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)硬件架構(gòu)簡(jiǎn)單，適應(yīng)性強(qiáng)；

(2)采用LabVIEW軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)效率高；

(3)應(yīng)用小波分析非平穩(wěn)信號(hào)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)故障特征提取，實(shí)際應(yīng)用證明該方法的有效性；

(4)Matlab Scrpt節(jié)點(diǎn)方式具有強(qiáng)大的數(shù)值運(yùn)算功能，但執(zhí)行速度會(huì)有損失。