基于虚拟仪器的振动信号采集分析系统.doc

基于虚拟仪器的振动信号采集分析系统陈会莲 周桂红 赵晓顺 郑艳博 聂彩丽 刘淑霞摘要 以PC机、数据采集板为主要硬件，以图形化编程语言LabVIEW为软件开发平台，设计并实现了振动信号采集分析虚拟仪器系统。对该系统平稳和非平稳振动信号的采集、处理和分析各功能模块进行了具体介绍，并以信号发生器产生的噪声、三角波与正弦波混合波形为例，重点分析了非平稳信号的处理小波分析的实现过程。关键词 虚拟仪器 振动信号 小波分析 LabVIEW随着工业生产的发展，设备现代化水平的不断提高，对设备的性能要求也越来越高，因此设备的状态监测和故障诊断也成为人们关注的焦点。设备故障振动诊断是所有机械设备故障诊断使用最多的方法之一，振动信号蕴含了丰富的设备运行状态的信息，反映状态变化的灵敏度高。此外，振动信号测试分析的手段、方法和理论比较成熟，且易于实现在线监控与实时诊断。同时，随着虚拟仪器（Virtual Instrument）技术的高度发展，为组建设备状态监测和故障诊断仪器提供了全新的技术手段，它通过软件将计算机硬件资源与仪器硬件有机地融合为一体，从而把计算机强大的计算处理能力和仪器硬件的测量、控制能力结合在一起，实现振动信号采集分析虚拟仪器系统。采集监测信号的特征信息是设备故障诊断的第一步，其次是通过软件实现对数据的显示、存储以及分析处理，最终对设备的当前工况及其发展趋势作出确切的判断。一、虚拟仪器系统的总体结构振动信号采集分析虚拟仪器系统如图1所示。该系统可根据用户的需要选择硬件，以LabVIEW作为开发平台，编制特定的软件和显示界面，并驱动硬件采集数据。因此，同样的硬件系统由于SA件的不同可字嘴不同的任务。本系统采用SG 1040信号发生器模拟机械设备振动信号，并将其输入PCI-9113A数据采集板，该板直接插入具备PCI插槽的PC机，构成模拟量、数字量电压信号的采集和输出及计数定时系统。采用32路单端输入方式，对于其他不使用的输入通道，按要求对地短接，以避免造成通道间串绕和损坏通道。仪器化界面和数据处理分析部分由图形化编成语言LabVIEW编程实现。二、虚拟仪器系统软件系统软件主要由数据采集模块、数据库管理模块、数据处理分析模块和趋势分析模块等构成。数据采集模块负责驱动仪器采集模拟信号，通过软件来控制和启动A/D转换，并实时监控数据的采集过程；数据库管理模块完成数据存储、查询、调用等功能；数据处理分析模块对采集来的数据进行专业处理，实现对设备振动信息的特征提取；趋势分析模块最终达到获得准确判断故障的目的。系统结构流程如图2所示。1数据采集模块数据采集部分在整个监测系统中占有重要的地位，采样数据的质量直接影响到后面的处理、分析和显示等功能能否正确实现1。此模块主要对设备的采样参数进行设置，包括通道的选择、采样点数、采样间隔、采样频率的设置等。在此模块中通过调用动态连接库（DLL）来支持PCI-9113A数据采集板，通过调用在LabVIEW的CLF(CallLibrary Function)节点实现对信号的采集，把它们放到一个While循环里面，用布尔开关控制循环，实现数据的连续采集。2数据库管理模块数据库具有强大的数据存储、查询、调用等功能，可以给系统以强大的技术支持。为了更有效地实现数据存储和查询等功能在LabVIEW虚拟仪器开发中，采用数据库技术。系统选用了Microsoft Access 2003数据库，它具有简单、实用、功能强大和标准化等特点。通过调用LabVIEW提供的LabSQL模块中的Connection VIS,Command VIS和Recordset VIS实现对数据的存贮、添加、删除、查询等功能2。3数据处理与分析模块此模块实现了对稳态和非平稳振动信号的处理。对稳态的信号采用了传统的时域和频域分析方法，这两种方法在理论和应用上都相当成熟，本文不做具体叙述。工程振动信号中存在大量的非平稳动态信号，对于这类信号只靠单一的时域和频域分析很难提取信号的特征信息，而小波分析在时频域平面上，以不同的“分辨率”来观察信号3。鉴于小波分析的优点，本系统主要利用小波分析处理非平稳信号，通过调用LabVIEW中的MATLAB Script语言节点来实现。小波分析是任取一个时间、频率上都较为集中的小波，通过小波函数的平移和伸缩来构造一个随时间、频率同时发生变化的小波系。小波分析的基本思想是用一簇称为小波函数的特定函数去逼近或表示一个信号。假定函数（t）L2（R）并满足如小波变换的主要特点之一，是具有多重分辨率来刻画信号的局部特征的能力，它适合用于探测正常信号中加带瞬态的反常现象并展示其成分，因此，对于振动信号分析需要用小波变换来处理。4趋势分析模块从数据库中读出历史数据，对其选定的特征参数进行趋势分析，对振动和噪声信号的采样时间序列样本，进行变换与处理，提取其时域、频域、倒频域的特征量，为分析设备工况和故障提供信息。机器状态的变化，将导致检测信号特征的不同，同一种失效也可用多种特征量来判断，如短时功率谱、倒谱分析、小波分析等，可根据得到的特征分量，进行趋势分析，从而可预测可能发生故障的时间、部位及程度，实现设备状态维修。5小波分析应用实例用自行设计的监测软件系统进行了实例分析，试验选用信号发生器产生的噪声、三角波与正弦波的混合波形进行分析，采集通道分别为11、13、17，采样点数N=1000，这三种波形叠加后的信号如图3所示，从此波形中很难看出信号的组成和各信号之间的关系。利用db5小波对混合信号进行7层分解，得到的逼近信号如图4所示，细节信号如图5所示。可以看出，在图5中，逼近信号d7是一个三角波；在图5中，细节信号dl和d2是与噪声相关的，而d3特别是d4是与正弦信号相关的。由此可以看出，通过小波变换对信号进行重构和细化频谱分析可以方便地提取信号的特征信息。三、结论基于虚拟仪器的振动信号数据采集分析系统可以取代传统的信号分析仪，实现对齿轮、轴承等振动信号的采集和分析。数据采集和各种分析功能均采用模块化结构，为以后添加新的功能模块提供了方便，另外，人机界面友好，操作简单，大大提高了设备在线监测诊断水平，为今后设备的监测诊断提供了先进的分析工具。参考文献1 吴庆明，周小红，陈东等基于虚拟仪器的多参数数据采集系统开发J中国仪器仪表， 200