（机械制造及其自动化专业论文）基于虚拟仪器的远程状态监测与故障诊断技术的研究.pdf

摘要 随着i n t e m e t 技术的发展，设备状态监测与故障诊断正在从单机的现场监测 与诊断方式向着分布式的远程状态监测与诊断方式发展，后者缩短了收集故障信 息的时间，极大的提高了设备维护的时效性，并且有利于数据积累和资源共享。 它将带来巨大的经济效益，越来越受到国内外的重视。目前，远程状态监测与故 障诊断技术已成为故障诊断技术的发展趋势。本课题的目的是设计一套基于虚拟 仪器的远程状态监测与故障诊断系统。 论文首先研究了时频分析的基本理论，并通过分析仿真信号比较了几种时频 分析方法的差别。利用s t f t 变换、w i g n e r - v i l l e 分布、c h o i w i l l i a m s 分布、。 c o n e s h a p e k e r n e l 分布四种方法对滚动轴承正常情况以及内圈、外圈、滚动体故 障的振动信号分析处理，再用图象分类的方法对故障分类。结果表明，采用这一 方法可以取得较好的诊断结果，其中采用短时傅立叶时频变换，并利用相似度进 行分类的识别率可以达到1 0 0 。 然后，论文介绍了远程监测与故障诊断系统的总体方案设计，包括硬件的组 成，软件开发平台以及各模块的主要功能分析。并详细讨论了系统实现中的关键 技术。利用d a t a s o c k e t 实时传输技术实现了远程在线监测功能，采用数据属性方 法把采样点数、采样频率和实时数据绑定后一起进行传输，保证了数据传输的一 致性；通过f t p 技术将数据文件传送给服务器，同时把测点信息写入数据库， 实现了文件系统与数据库系统相结合的数据管理方法；设置报警值，在出现异常 时通过e m a i l 将数据发送给分析客户端；建立了滚动轴承数据库，可以向轴承 库中添加、查询、删除轴承，实现了轴承特征频率的计算。 经过最后调试，系统可以正常运行。本系统满足一般的远程监测与故障诊断 场合的需求，可广泛应用于企业中，实时的根据企业现场设备的运行情况，将各 种状态信息反馈到办公室，以便及时采取措施，预防事故的发生。另外，也可应 用于实验室研究使用和教学中使用。 关键词：远程状态监测远程故障诊断l a b v i e w 时频分析滚动轴承 数据库 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fi n t e r n e t ，c o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i so f d e v i c e si sa d v a n c i n gf r o mt r a d i t i o n a ls i n g l ed e v i c ea n df i e l dm o d et od i s t r i b u t e da n d r e m o t em o d e ，w h i c hc a nr e d u c et h et i m eo fc o l l e c t i n gf a u l t ，i m p r o v et h ee f f i c i e n c yo f d i a g n o s i ss y s t e m ，a n df a v o ra c c u m u l a t i n gd a t aa n ds h a r i n gr e s o u r c e s i tw i l lb r i n g e n o r m o u se c o n o m i cp e r f o r m a n c e ，s u f f e rt h ed o m e s t i ca n di n t e r n a t i o n a le x t e n s i v e v a l u i n gi n c r e a s i n g l y t o d a y , t h et e c h n o l o g i e so f r e m o t em a c h i n e r yf a u l td i a g n o s i sa r e t h et r e n do ft h em a c h i n e r yf a u l td i a g n o s i sd e v e l o p m e n t t h et a s ko ft h i ss u b j e c ti st o d e s i g n ar e m o t ec o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i ss y s t e mb a s e do nt h e t e c h n o l o g yo fv i r t u a li n s t r u m e n t t h em a i nt h e o r i e sa n dk e yt e c h n o l o g i e si n t h i s p a p e ri n c l u d et h et i m e - f r e q u e n c yt h e o r y , r e a l - t i m ed a t at r a n s p o r tb yd a t a s o e k e t , t e c h n i q u eo fd a t a b a s e ，e m a i l ，f t p ，e t e a tf i r s t , t h et i m e f r e q u e n c yt h e o r yi ss t u d i e d ，as i m u l a t e ds i g n a li su s e dt o c o m p a r et h ed i f f e r e n c eb e t w e e nd i f f e r e n tt i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i sm e t h o d s s t f t w i g n e r - v i l l e ，c h o i w i l l i a m s ，c o n e s h a p ek e r n e la r eu s e dt oa n a l y z et h es i g n a l so f n o r m a la n df a u l ts t a t eo fo u t s i d e r o l l i n g ，r o l l i n gb e a r i n g ，i n s i d e r o l l i n g ，t h e nu s e 5 i m a g ec l a s s i f i c a t i o nm e t h o dt oc l a s s i f yt h es i g n a l s i ti sc e r t i f i e dt h a tt h em e t h o dc a l l g e tag o o dr e s u l t t h ea c c u r a c yr a t ei s 1 0 0 w h e nu s et h ew a yo fp r o c e s s i n gt h e s i g n a l sb ys t f t t h e nu s i n gs i m i l a r i t ym e a s u r e st oc l a s s i f yt h es i g n a l s t h e n ，t h ew h o l es c h e m e i s r e c o m m e n d e d , i n c l u d i n gt h e c o n s t r u c t i o no f h a r d w a r e ，t h ed e v e l o p m e n tp l a t f o r mo fs o f t w a r e ，t h ef u n c t i o na n a l y s i so ft h em o d u l e s a n dt h ek e yt e c h n o l o g i e so fs y s t e mi m p l e m e n t a t i o na r ed i s c u s s e d r e m o t eo n l i n e m o n i t o r i n gi sr e a l i z e db yt h ed a t a s o c k e t ，s a m p l i n gn u m b e ra n ds a m p l i n gf r e q u e n c y a r eb a n d e dw i t ht e s t i n gd a t ab yp r o p e r t yn o d e ，i no r d e rt oa s s u r ed a t ac o n s i s t e n c y f i l e s y s t e ma n dd a t a b a s es y s t e mc o m b i n i n gm e t h o di sr e a l i z e db yu s i n gf 1 1 pt ot r a n s f e r t h ed a t af i l e sa n di nt h es f l u n et i m eu s i n gd a t a b a s et or e c o r dt h ei n f o r m a t i o no f m e a s u r e m e n t t h ea b n o r m a ld a t aw i l lb es e n tt ot h ea n a l y s i sc l i e n tb ye m a i l r o l l i n g b e a r i n g sd a t a b a s ei sc o n s t r u c t e di no r d e rt oc a l c u l a t et h ec h a r a c t e r i s t i c sf r e q u e n c yo f b e a t i n g s ，u s e r sc a no p e r a t et h ed a t a b a s e ，c o n t a i n i n ga d d i n g ，s e l e c t i n ga n dd e l e t i n g r e c o r d s a tl a s t , t h ef a u l td i a g n o s i ss y s t e mc 锄r u nn o r m a l l ya f t e rt h ed e b u g g i n g t h e s y s t e mc a nf i tt h en e e do f r e m o t em o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i s ，i tc a nb ew i d l yu s e d i nc o m p a n y , f e e dt h er e a l - t i m es t a t u si n f o r m a t i o no ft h ee q u i p m e n t t ot h eo f f i c ec l i e n t , s om e a s u r e sc a l lb et o o kt oh o l db a c kt h ea c c i d e n t o nt h eo t h e rs i d e ，i tc a nb eu s e di n t h er e s e a r c hl a b o r a t o r ya n ds c h o o lt e a c h i n g k e yw o r d s ：r e m o t ec o n d i t i o n m o n i t o r i n g ，r e m o t ef a u l td i a g n o s i s ，l a b v i e w ， t i m e f r e q u e n c ya n a l y s i s ，r o l l i n gb e a t i n g s ，d a t a b a s e i i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨鲞盘茔或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 康葫 签字日期： 2 川年6 月j 7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解墨鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权鑫盗盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：】蓑静 签字日期：州年月竹日 砑砌 动砗 1 r 拓叩 第一章绪论 第一章绪论 1 1 国内外相关技术的研究现状 1 1 1 机械设备状态监测与故障诊断技术的现状和发展 设备状态监测与故障诊断是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定 其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技 术。通俗的讲，它是一种给设备“看病”的技术。美国是最早开展设备状态监测 与故障诊断的国家之一，1 9 6 7 年4 月，在美国宇航局( n a s a ) 和海军研究所的 倡导和主持下，成立了美国机械预防小组( m f p g ) 。此后很多学术机构如美国 机械工程学会( a s m e ) ，政府部门如国家标准局( n b s ) 及一些高等院校和企 业公司都参与或进行了与本行业有关的诊断技术研究。英国于7 0 年代初成立了机 器保健中心，也开始研究状态监测与故障诊断技术。就目前来看，英、美在军事、 航天等方面的状态监测与故障诊断技术占有领先地位。而在国际上，其它国家也 都在某一方面具有特色或占有领先地位，如瑞典s p m 仪器公司的轴承监测技术， 丹麦b & k 公司的传感器制造技术，日本在民用工业，如钢铁、化工、铁路等行 业发展的较快，占有明显的优势【l 】。 我国对设备状态监测与故障诊断技术的研究比国外稍晚，大致经历了三个阶 段：第一个阶段从2 0 世纪7 0 年代n 8 0 年代初期，主要是引进和吸收国外的先进技 术，在此基础上研究机械设备的状态监测与故障诊断方法；第二阶段从2 0 世纪8 0 年代初n 8 0 年代末，主要是研究各种新的诊断技术，研究和创建新的诊断理论和 诊断方法，将设备状态监测与故障诊断推广到生产中去；第三阶段从2 0 世纪8 0 年代末至今，主要从理论上和生产时间建立较有系统的诊断理论，研究状态监测 与故障诊断系统，将我国的机械故障诊断技术推向理论研究和应用的新高潮 2 1 。 现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践已 经证明开展状态监测与故障诊断技术研究具有重要的现实意义。近年来，随着计 算机网络技术和通讯技术的迅猛发展，远程状态监测与故障诊断成为了状态监测 与故障诊断发展趋势，所谓远程状态监测与故障诊断简言之就是利用现代化通信 技术实现异地间的监测与诊断行为。具体说就是将设备故障诊断技术与计算机网 络技术相结合，一方面在企业内部设立状态监测服务器，在关键设备上设立状态 监测点，将实时采集的数据存入服务器中；另一方面在技术力量较强的科研院所 第一章绪论 建立相应的故障诊断中心，设立故障诊断服务器，可随时为企业提供远程技术支 持和一系列服务，在企业和科研院所之间形成一个跨越地理位置的互联诊断网 络。当现场设备运行出现异常，其状态监测服务器便会向远方的诊断分析服务器 发出技术请求，并可通过e m a i l 方式向分布在不同区域的专家发出诊断请求，在 短时间内启动网内诊断资源，实现对设备故障的早期诊断和及时维修【3 l 。 基于网络的远程诊断研究工作首先是从医学领域开始的 4 1 。5 0 年代末，美国 学者w i t t s o n 首先将双向电视系统用于医疗，这被认为是最初的远程诊断。6 0 年 代初，为调查失重状态下宇航员的健康及生理状况以及为亚利桑那州p a p a g o 印 第安人居住区提供远程医疗服务。自8 0 年代后期，美国和西欧国家的远程医学 系统发展速度最快，联系方式多是通过卫星和综合业务数据网( i s d n ) 。1 9 9 1 年，美军在海湾战争中成功运用了远程医学技术。 与医学远程诊断相比，工业领域的远程诊断工作起步较晚，进展相对较慢【5 1 。 1 9 9 7 年1 月，美国斯坦福大学和麻省理工学院联合主办首届基于因特网的工业 远程诊断研讨会，该项工程得到了国家制造业、计算机业和仪表业等多家大公司 的支持和通力合作，许多大公司在他们的产品中也加入了因特网功能，如 n e n t l y 公司的计算机在线设备运行状态监测系统d a t am a n a g e r2 0 0 0 可以通过 网络动态数据交换( n e td d e ) 的方式向远程终端发送设备运行状态；n a t i o n a l i n s t r u m e n t s 公司在其虚拟仪器产品l a b v i e w 中新增了因特网模块，可以通过 w w w 、e m a i l 、f t p 方式发送测试数据。 在国内，西安交通大学、上海交通大学和哈尔滨工业大学等已进行工业领域 的远程诊断研究工作，并取得一定的成果；华中理工大学于1 9 9 7 年初开始了前 期研究工作，并于同年1 1 月在因特网上设立了一个远程诊断宣传站点，向国内 介绍远程诊断技术，并以技术示范的方式向用户提供有限的远程诊断服务。目前， 已经有许多高校和研究单位、企业等都开展了设备远程状态监测与诊断工作。如 对旋转机械进行远程故障诊断嘲，对轮椅的电动驱动系统进行远程诊断与控制 7 1 。 设备远程诊断技术系统具有如下主要优点【8 】： 1 多种网络接入方式形成一个完整的企业级诊断系统实现对远程设备的实 时监控和管理，能及时准确地掌握和控制设备的状态，为设备的安全运行提供可 靠的技术保障，也可形成全国范围内的诊断网络。 2 有利于实现多样化协同服务，实现企业和异地专家对设备故障进行实时 会诊，提高诊断的准确性和可靠性。 3 有利于数据的积累和资源共享，远程诊断系统要求数据格式必须规范化 和标准化，从而能够形成统一的数据库，实现大范围内诊断知识与诊断数据共享。 4 具有良好的可扩展性，借助i n t e n n e t i n t r a n e t ，远程诊断系统可以灵活地 2 第一章绪论 扩展，可以从一个工作间的几台计算机的局域网扩大到世界范围。 5 能够实现对远洋船舶、远洋钻探等特殊环境下工作的设备进行实时监控， 为设备的安全运行提供可靠的技术保障。 由于上述优点的存在，同时，随着计算机技术，高速网络和通信技术的发展， 远程状态监测与远程故障诊断技术将成为监测与诊断系统的发展方向。利用 i n t e r a e t 技术选择适当的网络系统作为开发平台实现远程设备状态监测与故障诊 断，使分布各地的诊断系统和专家分析系统延伸互联，发展异地诊断和网上服务， 是势在必行的。 1 1 2 时频分析理论及应用的现状和发展 机械故障诊断一般有三个步骤：首先是故障信号的获取；其次是提取故障的 特征；最后是故障诊断。其中最关键的是提取故障信号的特征，而提取故障信号 的特征是通过对信号进行分析处理实现的。因此，机械故障诊断技术的每一项进 展都与信号处理手段的发展密切相关。传统的信号处理方法以信号的平稳性为前 提，然而由于故障的发生和发展、设备工况的变化以及设备自身的非线性，机械 设备的动态信号表现出非平稳性。实践证明在许多场合下，基于平稳信号处理的 机械设备监测诊断方法已不能很好地满足工程应用的要求。研究开发处理非平稳 信号的工程实用方法是促进机械设备状态监测与故障诊断不断发展的客观需要。 为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广乃至根本性的革命， 提出并发展了时频分析理论，时频分析法采用时间一频率联合表示信号，将一维 的时间信号映射到一个二维的时频平面，在时频域内对信号进行分析，全面反映 观测信号的时频联合特征【9 】。 时频分析研究最早从2 0 世纪4 0 年代开始 1 0 , 1 1 。1 9 4 6 年，g a b o r 提出短时傅立 叶变换( s h o r tt i m ef o u r i e r t r a n s f o r m a t i o n ，s t f t ) 的概念，后经a l l e w r a b i n e r 等人改善。1 9 4 8 年，v i l l e 将量子理论的基本概念引入到信号处理领域，提出了著 名的w i g n e r - v i l l e 分布，为时频分析理论的发展奠定了基础。1 9 5 2 年，p a g e 提出 了所谓的瞬时功率谱，并构成t p a g e 分布。1 9 6 6 年，物理学家c o h e n 提出的广义 分布形式，对时频分布研究的系统化起了重大作用。他将所有具有双线性特性的 时频分布( c o h e n 类) 用统一的形式来表示，该类中不同时频分布的性质完全由 核函数来确定。1 9 7 3 年，d e b m i j i 耐啪作了评述，并给出了将w v d 用于信号 变换的新的数学基础。8 0 年代初，c l a a s e n 和m e c k l e n b r a u k e r 等人对w i g n e r 分布的 一系列研究成果，在信号处理与分析领域引起了人们对时频分布理论的广泛重 视，由此引发的研究高潮一直持续到今天。但是由于它的双线性性，对于多分量 信号来讲，它的w v d 除了各分量的、w d 外，还存在着附加项，即交叉项 3 第章绪论 ( c r o s s t e r m ) 。交叉项的存在严重影响了人们对w v d 的理解，阻碍了w v d 的发 展。目前，针对改变“c o h e n 类”的核函数已经提出了多种抑制交叉项的时频分 布：伪w i g n e r - v i l l e 分布、平滑伪w i g n e r - v i l l e 分布、c h o i w i l l i a m s 分布、c o n e 核 分布等。另外，除了通过改变核函数，还可以通过预滤波法以及多分量分离法来 减弱交叉项i l2 1 。国内对于时频表示和时频分布的理论和应用的研究从2 0 世纪9 0 年代开始陆续开展了算法和应用的研究，而大量的研究集中在小波分析及其应用 方面，并不断有新的研究成果推出。 在时频分析研究和应用得到较快发展的短短2 0 多年时间里，它已经被成功应 用于经济、国防、科技和生活的许多领域。尤其在机械设备的故障诊断中有着广 泛的应用，如华中科技大学的来五星将w i g n e r - v i l l e 时频分布应用于齿轮故障诊 断中【l3 1 ，西安交通大学的张金玉将时频分析应用于冲击故障早期诊吲1 4 】，武汉 理工大学的王志华将时频分析应用于柴油机活塞环故障振动诊断中【1 5 】。另外，时 频分析在语音处理和自动识别，声纳和雷达回声处理，各种瞬态信号的检测和识 别，医学图像处理，音乐乐曲分析与处理等诸多方面的应用研究都在不断展开。 1 1 3 虚拟仪器的现状和发展 在现代机械工业和机械工程中，设备测试、信号处理以及分析是十分重要的 环节。但是在机械设备测试中，所需的测试仪器繁多复杂，导致对一些简单的测 试工作需要大量的人力、物力。 随着计算机和软件技术的发展，虚拟仪器正在逐渐成为测试领域的发展方 向。所谓虚拟仪器就是利用现有的计算机，加上特殊设计的仪器硬件和专用软件， 形成既有普通仪器的基本功能，又有一般仪器所没有的具有特殊功能的高档低价 的新型仪器。表1 1 对比了虚拟仪器与传统仪器的优势【1 6 1 。 表1 1 虚拟仪器与传统仪器的比较 虚拟仪器传统仪器 软件使用开发维护费用降至最低开发与维护费用高 关键是软件关键是硬件 用户定义仪器功能厂家定义仪器功能 开放灵活，可与计算机技术同步发展封闭，固定 与网络及其他设备方便互联的面向应功能单一、互联有限的独立设备 用的仪器系统 美国国家仪器公司( n i ) 于1 9 8 6 年首先提出了虚拟仪器的概念。虚拟仪器技 术实现了计算机技术和仪器技术完美的结合，是对传统仪器概念的重大突破，以 4 第一章绪论 其为代表的的虚拟测试技术是自动化测试技术发展的一个新时代。由表可见，虚 拟仪器改变了传统仪器的使用方式，提高了仪器的功能和使用效率，大幅度地降 低了仪器的价格。用户可使用相同的硬件系统，通过不同的软件编程就可以充分 发挥自己的才能、想象力，按自己的意愿随心所欲地设计自己的仪器系统，实现 功能完全不同的各种测量。软件系统是虚拟仪器的核心，软件可以定义各种仪器， 因此可以说“软件就是仪器”。在整个虚拟仪器中，计算机，也就是我们常说的 p c 机，是虚拟仪器的灵魂。 美国是虚拟仪器的诞生地，也是全球最大的虚拟仪器制造国和出口国，生 产虚拟仪器的主要厂家有n l 公司、h p 公司、t c k 仃o n i x 公司、r a c a l 公司等，每个 公司的产品都有8 0 1 0 0 种左右，在国际仪器市场上具有较强的竞争力，这些公 司领导着技术和产品的新潮流，是推动虚拟仪器技术发展的主动力【1 7 1 。目前 在美国，许多大学都有自己的虚拟仪器实验室，不但进行虚拟仪器的研究与开发， 而且还将虚拟仪器作为一门课程向学生传授，为学生提供实验条件，让学生亲自 动手，学习建立自己的虚拟仪器系统。美国国家仪器公司( n i ) 每年在美国各高 校的大学生中举办虚拟仪器设计大赛，鼓励和推广虚拟仪器的使用。据美国权威 杂志统计，n i 公司的l a b v i e w 已占有测试系统软件市场份额的3 9 ，而惠普公司 的i - i pv e e 也占有市场的1 1 。 对虚拟仪器的研究，我国从9 0 年代中期开始，至今已有新的进展f 1 8 1 。己经 有许多厂家或科研单位在使用虚拟仪器进行测试方面作了一系列有益工作，开发 了一些虚拟测试仪器。如哈尔滨工业大学推出自己的“仪器王虚拟仪器系统； 东方振动和噪声技术研究所研制出可实现一机多功能、多用途的i n v 系列虚拟仪 器，实现了“把实验室拎着走；另外天津大学、浙江大学、成都电子科技大学、 中科泛华电子科技公司、陕西海泰电子公司等一批高校和高科技公司也正在不断 进行虚拟器的研究，并取得了一定的成果。 虚拟仪器技术的优势在于用户自定义仪器功能、结构等，且构建容易，转 换灵活，因此在科研、教学、测控、工业自动化等领域得到了广泛的应用。目前， 国内外有许多部门和公司都在积极地开展这方面的应用工作。如美国的康涅狄格 州大学将虚拟仪器应用于生物医学实验中【1 9 】；印度安那大学将虚拟仪器应用于电 力变压器中f 2 0 】；国防科学技术大学将虚拟仪器应用于大型养路机械电子插件测试 系统中【2 1 1 ；另外，清华大学应用虚拟技术构建了用于检测汽车发动机性能的出厂 检测系统，电子部三所开发了仪器自动计量控制系统【2 2 】。 现在，虚拟仪器技术正沿着总线与驱动程序标准化、软硬件模块化、以及 编程平台图形化和硬件模块即插即用( p l u g & p l a y ) 化等方向发展。随着计算机 和计算机网络的迅速发展，网络速度不断提高，利用现成的i n t e r a c t 网络组建网络 5 第一章绪论 测控系统是今后虚拟仪器技术的发展方向。虚拟仪器技术与网络技术的结合，及 其在测控领域中的应用，是对传统测控方式的一场革命。测控方式的网络化，是 未来测控技术发展的必然趋势，通过建立分布式网络测控系统，能够充分利用现 有资源和网络带来的种种好处，实现各种资源最有效合理的配置。 1 2 课题的提出及意义 一切机械设备，不管它规模的大小和性能的优劣，在运行过程中迟早会出现 这样或那样的故障。尤其是在现代科学技术高速发展的今天，机械设备正朝着大 型化、高速化、连续化、集中化、自动化的方向发展，机械设备的组成和结构变 得越来越复杂，设备的各子系统之间的联系也越来越密切，一旦设备的某个部分 在运行过程中出现故障，就很可能中断生产，造成巨大的经济损失，甚至带来灾 难性的后果。因此，对设备进行状态监测与故障诊断是十分必要的，将带来巨大 的经济效益。近年来，随着计算机网络技术和通讯技术的迅猛发展，将网络和诊 断结合起来，在短时间内调动所有的故障诊断资源实现对复杂系统快速、及时、 正确的诊断，以利于维修的新技术得到了快速的发展。远程诊断是通过信息交流 而不是人员交流来解决现场的故障问题，从而避免了疲于奔命的“救火队 式的 工作方法，因而具有特别重要的意义。 由于故障的发生和发展，设备工况的变化以及设备自身的非线性，机械设备 的动态信号表现出非平稳性。因此研究开发处理非平稳信号的工程实用方法是促 进机械设备状态监测与故障诊断不断发展的客观需要。 虚拟仪器克服了传统仪器的种种缺点，成了测试仪器发展的主流。随着计算 机和网络的迅速发展，网络速度不断提高，利用现成的i n t e m e t 网络组建网络测 控系统是今后虚拟仪器技术的发展方向。虚拟仪器与网络技术结合起来，使虚拟 仪器拓展到网络测控应用环境中去，对于丰富测控手段、提高测控效率、充分合 理地利用有效资源都有着很好的作用，在工农业生产、国防军工、教育科研、航 天航空、船舶车辆、能源交通、通讯信息、电力工程、医疗与生物工程等领域都 将大显身手。 在上述的背景下，本课题首先研究了非平稳信号处理的主要方法一时频分析 方法，接着以滚动轴承为实例验证了时频分析方法以及基于图像分类的故障诊断 方法的有效性。本课题在实验室原有测试系统的基础上，重点研究了远程监测与 远程故障诊断，以美国国家仪器公司的虚拟仪器平台l a b v i e w 软件为开发平合， 配以必要的传感器、信号调理器和数据采集卡等硬件，在现有的计算机和网络资 源基础上开发了基于虚拟仪器的远程状态监测与故障诊断系统。 6 第一章绪论 1 3 论文的主要研究内容及全章节安排 论文主要包括以下内容： ( 1 ) 研究时频分析方法并应用于滚动轴承的故障诊断 对时频分析的几种常用方法做了理论研究，利用s t i 叮变换、w i g n e r - v i l l 分 布、c h o i w i l l i a m s 分布、c o n e s h a p ek e r n e l 分布对滚动轴承正常情况，内圈故障， 外圈故障，滚动体故障4 种状态的振动信号进行分析处理，得到一系列振动信号 的时频图像。然后用图象分类方法实现故障分类，从而实现滚动轴承的故障诊断。 ( 2 ) 基于虚拟仪器的远程在线监测系统 利用d a t a s o c k e t 技术实现将在采集客户端的数据( 包括采样信息以及测试信 号数据) ，实时的传送给远程监测客户端，实时的监测现场的机械设备的运行状 态。在远程监测客户端将数据保存起来，上传到数据库服务器。 ( 3 ) 基于虚拟仪器的远程故障诊断系统 主要包括采集客户端和分析客户端以及一个数据库服务器组成的系统。采集 客户端通过f t p 技术将采集存储的小样本文件、大样本文件、大样本头文件传 送给服务器，并同时把测点信息写入数据库。设置报警值，并在故障发生时通过 e m a i l 将故障数据传送给服务器。分析客户端从数据库读取测点信息，从服务 器上下载数据文件，从而分析测试数据，进行故障诊断。定时接收e m a i l 报警 数据。 本论文的章节安排如下： 第一章，绪论，阐述了选题背景、课题的提出、目的意义、课题的主要研究内 容以及章节安排。 第二章，介绍了时频分析方法的理论基础知识，为后面的应用做好理论基础。 第三章，应用时频分析方法以及基于图像分类的故障诊断方法对滚动轴承的故 障进行识别和分类。 第四章，设备远程状态监测与诊断系统的总体方案设计，介绍了硬件平台的搭 建，软件开发平台及软件各模块的主要功能。 第五章， 研究了设备远程状态监测与故障诊断系统实现中的关键技术。 第六章，对本课题的研究内容进行总结和展望。 7 第二章时频分析理论基础 第二章时频分析理论基础 2 1 时频分析的基本概念 2 1 1 从傅立叶变换到时频分析 时频分析法是指用时间和频率的联合函数来表示非平稳信号，并对其进行分 析和处理的一种方法。这种方法的系统阐述，还得从传统的信号表示方法一傅立 叶变换谈起。 对于一个能量有限的信号x ( f ) ，其傅立叶变换扩) 可定义为 x 驴) = 石似讲矿d t ( 2 一1 ) 其反变换式为 x o ) = f ，x 口 埘矽 ( 2 2 ) 尽管长期以来，上述变换作为信号表示的一种重要工具，在信号的分析与处 理中起了重要的作用。但上述两式都是一种全局性的变换式，由( 2 1 ) 式知， 每一频率分量的信号x 扩) 都是全部时间范围内x ( f ) 共同贡献的结果；同样由 ( 2 - 2 ) 式知，每一时刻f 的信号值工( f ) ，也都是全部频率分量共同贡献的结果。 ， 对于非平稳信号，我们经常感兴趣的是在不同时间段内信号频谱的变化情 况。为克服传统傅立叶变换的这种全局性变换的局限性，对于非平稳信号的分析 与处理，必须使用局部变换的方法，用时间和频率的联合函数来表示信号，这就 是时频分析法。 2 1 2 信号分辨率 ( 1 ) 时间分辨率 对于信号x o ) ，其信号能量按时间的密度( 分布) 函数可记为b ( f ) 1 2 ，在出内的 部分能量可记为i z o ) 1 2 址，而其信号总能量可以表示为 五：m 2 d t ( 2 3 ) 由上述表述可以看出，由信号的时间函数表示石( f ) ，可以确切知道每个时间 点的能量密度，因此说信号的时间函数表示具有无限的时间分辨率。 8 第二章时频分析理论基础 ( 2 ) 频率分辨率 对于频谱函数为x u ) 的信号，其信号能量按频率的密度( 分布) 函数可记为 防( 厂) 1 2 ，在内的部分能量可记为i x 驴) 1 2 a f ，而其信号总能量可以表示为 e = l i x o q d f ( 2 - 4 ) 由x 杪) 可以确切知道每个时间点的能量密度，因此说信号的频谱函数表示 具有无限的频率分辨率。显然，信号的时间函数表示的频率分辨率为零。 ( 3 ) 不确定原理 理想的时频表示方法当然希望在时间和频率上都具有无限分辨率，即从信号 的时频表示脚，f ) 中能确切知道信号能量在( ，) 点的分布，然而这是不可能的。 下面介绍的h e i s e n b e r g 不确定原理不允许有“某个特定时间和频率点上的能量 概念。不确定原理为：对于有限能量的任意信号，其时宽和频宽的乘积总是满足 下面的不等式 t x 口= a t 击( 2 - 5 ) 式中，厂分别称作时间分辨率和频率分辨率。 不确定原理的重要意义告诉我们：既有任意小的时宽，又有任意小的频宽的 窗函数是不存在的。也即所有的时频表示只能不同程度的近似表示信号在( 厶力 的能量密度。 2 2 短时傅立叶变换( s t f t ) 2 4 1 2 2 1 连续短时傅立叶变换 虽然傅氏变换是全局的，不能反映信号频率成分的时间特性，但是如果沿着 时间轴把信号在时域上加以分段，每一段作傅氏变换，计算其频谱，则可以从各 段频谱特性随时间变化上看出信号的时变特性，这就是目前在时变信号分析中用 得较多的分析方法短时傅立叶变换( s h o r tt i m ef o u r i e rt r a n s f o r m a t i o n ，s n 叮) 。 其计算公式为： s t f t ( t ，厂) = d p 弦p f ) 矿口驴d f ( 2 6 ) 其功率谱定义为其短时傅立叶变换的模的平方： s e p c ( t ，f ) = i s t f t ( t ，硝= 睁( f ) j i + p - ) e - 口斫d z i ( 2 7 ) 9 第二章时频分析理论基础 其中h 扩一r j 是滑移时窗厅f - t ) 的共轭，滑移时窗用来对信号进行分段截 取。不同的窗函数会得到不同的短时频谱，但是一般来说，信号特性的分析不随 窗函数的变化而有显著变化。有的文献也将短时傅立叶变换定义为i s t f t ( t ，厂】2 。 加窗强调了t 时刻的信号，那么这样得到的频谱也就能反映此时信号的频率分量。 对于不同的时刻，即变化t ，就可以得到特定时刻的瞬时频谱，所有这些瞬时谱 便构成了信号的时频分析。 短时傅立叶分析的基本思想是：假定非平稳信号在分析窗函数j j j ( f ) 的一个短 的时间间隔内是平稳( 伪平稳) 的，并移动分析窗函数，使x ( f 谚( f _ t ) 在不同 的有限时间宽度内为不同的伪平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。 对于窗函数长度的选择问题是短时傅立叶变换无法克服的困难。窗函数的长 度与频谱图的频率分辨率有直接的联系。要得到好的频域效果，就要求有较长的 信号观测时间( 窗函数长) ，那么对于变化很快的信号，将失去时间信息，不能 正确反映频率与时间变化的关系；反之，若取得窗函数很短，虽然可以得到好的 时域效果，但根据h e i s e n b e r g 测不准原理，这必将在频率上付出代价，所得到信 号的频带将展宽，频域的分辨率下降。但是由于短时傅立叶变换( 频谱图) 的概念 直接，同时算法简单，它已经成为研究非平稳信号十分有力的工具，在许多领域 得到广泛的应用，如：信号瞬时频率估计等，并且是其他时频方法的基础。 2 2 2 短时傅立叶变换的离散计算 以上介绍的是连续短时傅立叶变换。对于任何实际应用而言，我们都需要 将s t f t ( t ，) 离散化。为此，我们考虑s 刀7 在等间隔时频网格点( 聊t ，心) 处的 采样，其中t 0 和f 0 分别是时间变量和频率变量的采样间隔，而m 和刀是整 数。为了简便，我们令s 口v ( m 丁，) = s 盯r ( m ，刀) 。令z ) 为离散信号，于是很 容易得到s 乃叮公式的离散化形式： s t f t ( m ，刀) = z k ( k r - m r ) e 一7 2 。k ( 2 8 ) 2 3 魏格纳一维尔分布( w v d ) 2 5 】 进行时频分析的基本目的就是确定一种时频分布函数，使其能够确定在时间 t 及频率f 处信号的那部分能量。在短时傅立叶变换的基础上，我们可以加以改 进，得到理想的分析方法。 有别于上述线性时频表示，c o h e n 类双线性表示的实质就是将信号的能量分 布于时频平面内，其中w i g n e r - v i l l e 分布( w v d ) 就是一种最基本的双线性表示 1 0 第二章时频分析理论基础 形式。这种分布最初是由w i g n e r 在量子力学中堤出的： 形( f ，厂) = e 乓+ h 一驴矿如( 2 - 9 ) 上式中，托) 出现两次，所以称其为双线性变换。式中不含有任何的窗函数， 因此避免短时傅立叶变换时间分辨率、频率分辨率相互牵制的矛盾，它的时间一 带宽积达到了h e i s e n b e r g 测不准原理给出的下界。由于这一优点以及这种分布许 多良好的性质，它被广泛地研究并在实际工程中得到大量的应用。当根据h i l b e r t 变换将信号构造成解析形式后，w i g n e r 分布变为w i g n e r - v i l l e 分布。h i l b e r t 变换 定义为： 日俐= 札丢静 协 冗ot t 1 解析信号为： 、 ，、 z o ) = x o ) + 疗) ) = z ( ，) + 睁 ( 2 - 1 1 ) w i g n e r - v i l l e 分布的定义： 形以) = e 以+ 飞一 叩咖如， ( 2 1 2 ) w i g n e r - v i l l e 分布是第一种被广泛研究、真正意义上的时频分析方法，有许 多时频分析方法都是在此基础上发展起来的，可以说w i g n e r - v i l l e 分布是时频分 析方法的原型。w i g n e r - v i u e 分布具有许多有代表性的性质，通过对它的研究， 得出了时频分析的一些通性，在这里也主要借这种方法来讨论。 ( 1 ) 边缘分布 w i g n e r - v i l l e 分布满足边缘分布，对于特定时刻，如果我们将信号各频率分 量所占的能量“片累加起来，就应得到此时信号的瞬时功率k o 】2 ，即： ， e 矿o ，厂阿= m ( 2 1 3 ) 同样道理，可以得到特定频率下的能量总和： e 形o ，s ) 叠, = l x c 0 2 ( 2 - 1 4 ) ( 2 ) 能量 e e 矽( f ，f t d f = e ( 2 1 5 ) 式中ey 瀚s x ( t ) 的能量。即关于时间f 和频率厂的积分应给出信号的总能 量e 。 ( 3 ) 正负性 由于w i g n e r - v i l l e 分布是信号能量的时间一频率分布，因此，理论上讲， 第二章时频分析理论基础 w ( t ，) 应当在所有的时间和频率上都是正的，因为它代表着一定时间和频率单 元在总量中所占的一份，但是实际上并非如此，在w i g n e r - v i l l e 分布中有负值的 存在。f 酗w ( t ，) 是z ( ，+ 声o 一么) 的傅立叶变换，我们可以保证它始终是实 值，但不一定能保证它的非负性。对于这一点，到现在还没人能够解释。 ( 4 ) 交叉项与互w i g n e r - v i l l e 分布 假设一个信号由两个分量构成， x ( f ) = ( f ) + 屯( f ) ( 2 1 6 ) 其w i g n e r - v i l l e 分布为： ( f ，厂) = 彬。(