船舶機艙動力設備振動監測系統研究＊

洪 茜

（渤海船舶職業學院 葫蘆島 125105）

1 引言

船舶機艙動力設備是船舶最為重要的組成部分，它的運行狀況直接影響船舶的正常航行。振動是設備運行所伴隨的必然現象，同時也是反映其運行狀態的重要指標。船級社評估指南和國際標準均采用振動響應的有效值來表征船舶結構或設備的振動狀態［1］。由此，通過對設備外部振動信號監測可以判斷和掌握機械設備的運行狀況，及時發現設備的異常反應，提前預知設備故障的位置和發展趨勢。本文研究了一種以LabVIEW虛擬儀器軟件為開發平臺的振動監測系統，該系統采用多個加速度傳感器對船舶機艙動力設備運行時的振動狀況進行數據采集，然后將多通道振動數據傳入計算機系統進行分析處理和故障診斷，最終實現船舶機艙動力設備的故障監測。

2 系統硬件設計

2.1 硬件的選擇

系統采用加速度傳感器采集振動信號，該傳感器體積小、重量輕、靈敏度高、頻率范圍寬［2］。使用時將其吸附在船舶機艙動力設備基座外部就可以采集信號，在監測系統和動力設備之間無電氣連接，對動力設備不產生任何影響，數量與位置都極易調整，安裝方便。同時，為了在不降低系統性能的基礎上，避免布線復雜，提高系統靈活性，系統采用了基于WiFi的WLS－9234數據采集卡，該數據采集卡可直接與加速度傳感器連接，數據采集卡將采集的振動數據以無線方式實時傳送到計算機的監測系統中。并對輸入信號進行分析處理和實時顯示。系統的硬件組成如圖1所示。

圖1 船舶機艙動力設備振動監測系統硬件組成

2.2 測量點的選擇

測量設備振動時，必須測量多點的振動值，測量點的選擇直接影響測量效果的好壞［3］，對動力設備進行振動測量時，測量點應選擇能代表機器振動的部位，如機器的底座、軸承或剛性較強的構件等“硬點”上。比如在測量柴油機的振動時，通常將多個測量點布置在其與船體基座相聯的機身底腳上，同時測量機身底腳的橫向和垂向兩個方向的振動；應避免在汽缸頭或機器的罩殼等部位布置測量點，因為高溫、強聲場以及局部共振等都會影響到傳感器的工作，使測量數據不能真實的反映機器的振動和狀態。而對于電機這樣的設備，測點常常布置在軸承座、機身頂部或公共底座上。

3 系統軟件設計

系統以LabVIEW為軟件開發平臺，采用模塊化設計［4］。主要有數據采集、數據管理、數據分析和故障診斷四個模塊。船舶機艙動力設備振動監測系統軟件模塊結構如圖2所示。

圖2 船舶機艙動力設備振動監測系統軟件模塊結構

3.1 數據采集模塊

1）驅動安裝及無線連接的建立

使用NI－DAQmx安裝WLS－9234的驅動。NI－DAQmx中包括支持200多種NI數據采集設備的驅動、測量自動化瀏覽器（MAX）和數據采集助手（DAQ Assistant）［5］。驅動程序安裝完成后，需要對WLS－9234和計算機之間進行無線連接設置，以實現系統的無線數據通信。通過MAX和系統的“無線網絡連接”對話框可以完成無線網絡連接及相關硬件的配置、測試和管理。注意首次使用WLS－9234時必須先建立有線連接，之后才能進行無線連接。

2）建立NI－DAQmx任務

無線采集設備WLS－9234無線連接測試成功后，還需要在MAX中新建一個NI－DAQmx任務。點擊MAX主界面的“創建任務”，在DAQ助手中展開“采集信號”，選擇“模擬輸入”中的“加速度”，之后彈出“新建NI－DAQmx任務”窗口，顯示出已經連接到計算機的采集設備名稱以及支持的物理通道［6］。選擇全部的物理通道，然后根據提示建立加速度任務：my acceleration task；在之后出現的窗口中設置該加速度任務的各項參數后，點擊“運行”按鈕，在波形顯示區域就會出現信號。最后點擊“保存”完成任務的創建。

3.2 數據管理模塊

船舶機艙動力設備振動數據具有采集通道多和數據量大的特點，為了能夠實時監測振動狀態或根據歷史狀態進行故障診斷，必須能夠對采集到的數據進行存儲和讀取。本系統根據數據的特點，采用文件和數據庫兩種形式存儲。

1）振動波形管理

根據振動波形數據結構簡單，數據量大的特點，系統采用LabVIEW中的波形文件I／O函數對振動波形數據進行存取，通過文件系統來管理波形，既能滿足實時快速操作的要求，又能根據日期和時間進行數據的組織管理。

2）振動特征量管理

振動特征量數據量較小，但種類繁多，如轉速、基頻幅值、基頻相位、振幅等。采用數據庫技術可以有效地實現數據存儲、查詢和調用功能，這里使用SQL Server 2000進行數據庫管理。LabVIEW有多種訪問數據庫的方法，本系統使用NI公司提供的Database Connectivity Toolkit數據庫連接工具包與數據庫進行連接，該工具可以用于不同的數據源和處理不同的數據類型。

3.3 數據分析處理模塊

數據分析處理模塊對采集的各種數據進行圖形和特征數據的提取，為進一步的故障診斷做準備。此模塊利用多種信號處理方法實現了對平穩和非平穩振動信號的處理。對平穩信號采用時域和頻域分析方法；對非平穩動態信號則采用時頻域分析方法。

1）時域分析

由于振動波形就是振動信號的時間歷程，因此波形具有明顯的特征，可直接用波形分析法初步判斷設備的性能狀況。例如，單純的不平衡振動波形是正弦波；轉子出現摩擦故障時的振動波形會出現毛刺或削波現象；出現大約等距離的尖脈沖是沖擊的特征等。

2）頻域分析

圖3 頻域分析程序框圖

通過Fourier變換等將時域信號變換為頻域信號，將構成信號的各種頻率成分分解，得到信號的頻率組成以及各諧波的幅值與相位。根據振動故障機理可知，不同故障所包含的振動頻率成分并不相同，借助頻譜圖中包含的頻率成分的直觀展示，能夠更好地判斷設備的運行狀態，這對故障診斷十分重要。本模塊采用了幅度譜和自功率譜分析，程序框圖如圖3所示。

3）時頻域分析

小波分析的優點是能夠在時頻域平面上以不同的“分辨率”來觀察信號，非常適合非平穩和沖擊性振動信號的分析和處理。因此本系統利用Lab－VIEW的外掛工具包Advanced Signal Processing Toolkits中的Wavelet Analysis工具來對信號進行小波分析［7］。本模塊采用小波變換函數中的非抽樣小波變換子VI（WA Undecimated Wavelet Transform.VI）和它的反變換函數（WA Inverse Undecimated Wavelet Transform，VI）對振動信號進行了小波分解和重構，這樣可以方便地提取信號的特征信息。本模塊只顯示離散小波變換的最高層的低頻分量和高頻分量。小波變換程序框圖如圖4所示。

圖4 小波變換程序框圖

3.4 故障診斷

當船舶機艙動力設備工作異常時，通常會導致設備振動量的增加，其振動頻率成分或振動形態也會隨之改變。因此，通過振動信號的波形及信號特征就可以推斷設備內部的狀態，從而判斷和排除設備運行中的大部分故障［8］。

1）根據波形診斷

不同的設備故障的振動狀態具有不同的特征，有些故障在時域圖形上反映不明顯，但在頻域圖形或小波圖形上卻表現得比較突出。因此，借助數據分析處理模塊得到的各種頻譜，參考相關故障頻譜來對設備的工作狀態進行分析，就可以對很多設備的機械故障做出準確的診斷，如轉子不平衡、軸承松動、軸系不對中、動靜件摩擦、旋轉失速或結構共振等故障。

2）根據特征參數診斷

動力設備狀態的變化，將導致振動信號特征參數的不同。因此，利用數據分析處理模塊得到的特征參數進行趨勢分析，就能夠對設備的運行狀態進行準確的評估。具體的方法是從數據庫中讀出信號特征參數的歷史數據，對選定的特征參數進行趨勢分析，再與歷史運行記錄正常值作比較，預測設備狀態的發展趨勢，以此來判斷設備可能發生的故障及程度，并據此制定設備的保養維修計劃。同一種故障的診斷可依據多種特征參數的發展趨勢進行分析［9］。

4 系統測試

為了檢測監測系統對測試信號的分析性能，本文對船舶柴油發電機基座振動數據進行分析。首先進行數據采集，然后將采集到的振動波形保存為波形文件。通過兩組波形數據來測試振動監測系統的功能及有效性。第一組數據為平穩的振動信號，對其進行時域分析和頻域分析，分析結果如圖5所示。

圖5 振動信號頻域分析結果

從圖中可以看到，時域分析提取了幾個特征參數，而頻域分析得到了的頻譜圖和自功率圖，通過自功率圖可以看到振動波形的頻率主要集中在30Hz。

第二組為采集到的不平穩振動信號。點擊小波分析界面的導入波形按鈕，從彈出的對話框中指定路徑，就打開了波形文件。為了減少小波變換系數的冗余度，在wavelet輸入端選擇db02，即正交小波；分解尺度levels設為5，即對振動信號進行5層小波離散變換，分析結果顯示如圖6所示。

圖6 振動信號離散小波變換分析結果

圖中顯示的分析結果包括第5層的高頻分量圖、第5層低頻分量圖以及小波分析的重構圖。其中的第5層高頻分量與原始信號的總趨勢基本吻合，所以無需進行下一步的小波分解。從圖中可以看到，從原始振動波形上無法看出波形的詳細特征，但小波變換后的波形卻十分清楚，完全去除了振動信號以外的干擾［10］。所以，利用小波分析可以很好地提取波形特征量。

5 結語

本文將振動信號的無線采集以及分析處理方法引進到船用設備的監測與故障診斷中，有效提高了船用設備的監測診斷水平；該系統的數據采集和數據分析等功能均采用模塊化結構，為以后系統的功能擴展提供了方便。另外，基于虛擬儀器的人機界面友好，操作簡單，且大大減少了系統開發時間和軟硬件成本。

［1］楊建國，王小武.船舶柴油機監測與故障診斷技術現狀及發展趨勢［J］.中國航海，1999（2）：41－48.

［2］王雪文.傳感器原理及應用［M］.北京：北京航空航天大學出版社，2004：109－121.

［3］徐小力.基于虛擬儀器的設備遠程網絡監測及診斷系統［J］.儀器儀表與檢測，2004（11）：71－73.

［4］程雪敏.基于LabVIEW信號分析系統的設計［D］.蘇州：蘇州大學電子信息學院，2008：10－14.

［5］史春.基于LabVIEW的虛擬測試分析儀的信號分析功能設計［J］.科技咨詢，2010，23：21－22.

［6］劉勝，張蘭勇，劉剛.LabVIEW2009程序設計［M］.北京：電子工業出版社，2011：59－61.

［7］于潔一，鐘佩思.信號發生器在虛擬儀器界面中的設計與實現［J］.山東理工大學學報，2005，19（2）：107－110.

［8］王若沖.大型散貨船動力設備振動評價與診斷［C］／／第四屆中國船舶與海洋工程學術會議，2008：84－89.

［9］Qing，He.Virtual instrument of vibration measurement and dynamic balancing based on LabVIEW and NI9233［J］.Chinese Control and Decision Conference，2008，20（1）：1622－1625.

［10］張文斌.振動測試與分析虛擬儀器系統的研究［D］.北京：華北電力大學，2005：14－18.