基于虛擬儀器技術的振動測試分析系統

龐爾軍，王曉龍，于虹

(1.華北電力大學云南電網公司研究生工作站，云南昆明650217;2.華北電力大學機械工程系，河北保定071003;3.云南電力研究院高壓研究所，云南昆明650217)

隨著計算機處理技術和軟件技術的不斷提高，利用軟件開發虛擬測試系統逐漸成為一種趨勢。同硬件測試系統相比，虛擬測試系統具有開發周期短、擴充方便、開發成本少等優勢，可以實現軟件即是儀器的目標，利用軟件來開發虛擬測試系統將成為今后測試儀器的重點發展方向之一［1－2］。

圖形化編程語言LabVIEW為虛擬儀器的開發提供了一個強大而方便的平臺，為此，文中根據實際需要開發了基于虛擬儀器技術的振動測試分析系統，該系統可以實現在線狀態監測和離線數據分析兩部分功能，可以方便地對測試對象實施狀態監測及故障診斷;最后，利用開發的系統對實測軸承內圈故障信號進行分析處理，以此說明該系統的實用性及可靠性。

1 系統硬件搭建

該系統的硬件部分主要由采集卡、加速度傳感器、渦流傳感器、信號調理器和裝有LabVIEW軟件的計算機四部分構成，硬件系統結構圖如圖1所示。

圖1 硬件系統結構圖

采集卡選用美國國家儀器公司的NI9234四通道數據采集卡，分辨率為24位，并且可利用軟件方便地控制其增益，最高采樣速率可達51.2 kS/s，電壓信號輸入范圍為－5～+5 V。加速度傳感器選用LC0103(T)型壓電加速度傳感器，參考靈敏度為50 mV/g，分辨率0.000 4 g，量程100g，頻響范圍為0.35～10 kHz。渦流傳感器為美國BENTLY3300XL型電渦流傳感器，參考靈敏度7.87 V/mm，頻響范圍為0～6 kHz。調理器選擇LC0201型信號調理器，用于放大或轉換傳感器輸出的信號，并可實現濾波等功能。

2 系統軟件設計

軟件的設計是該系統的核心所在，振動測試分析系統軟件設計總體結構圖和前面板分別如圖2和圖3所示，各子模塊功能介紹如下:

圖2 系統軟件設計總體結構圖

圖3 振動測試分析系統前面板

2.1 在線監測

在線監測模塊包含統計參量分析、波形顯示、譜分析、相關分析和數據存儲5個子模塊，該模塊又可根據實際應用情況分成實地在線監測和遠程在線監測。在被測對象上布置好測點，正確搭建好系統硬件結構并完成采樣模式、采樣頻率、采樣點數、采樣通道和量程選擇等一系列的采樣參數設置之后，即可進行實時的數據采集和分析，達到實地在線監測的目的。而遠程在線監測則要通過LabVIEW提供的遠程前面板的控制方式實現，原理即是在運行程序或執行功能的計算機上開設一個Web服務，遠程的計算機通過Web服務得到數據或控制VI的運行［3］。

(1)統計參量分析模塊可顯示峰值、峰峰值、標準差、均方根、均值、均方值、峭度和標準差參數。

(2)波形顯示模塊可以實時顯示出4個傳感器采集到的振動信號的連續時域波形。

(3)相關分析模塊顯示某一通道被測信號的自相關函數，由此判斷所采數據不同時刻的依賴程度。

(4)譜分析模塊能夠顯示出某一通道被測信號的幅值譜、自功率譜、倒譜和包絡譜，可以通過點擊單選按鈕控件實現不同譜圖之間的快速切換。

(5)數據存儲模塊可以實現測得數據txt格式的存儲，并且能夠顯示出數據保存已進行的時間。

2.2 離線數據分析

離線數據分析模塊包含局部均值分解 (LMD)、聚合經驗模態分解 (EEMD)、短時傅里葉變換(STFT)、連續小波變換 (CWT)、希爾伯特－黃變換(HHT)、數據讀取、譜分析和頻響分析8個子模塊，并且可以選擇是否預先對讀取的測試數據進行高通、低通或帶通數字濾波后再進行下一步分析。

(1)數據讀取模塊能夠實現該系統或其他測試系統txt格式測試數據的讀取功能。

(2)頻響分析模塊可以根據被測系統輸入輸出信號計算出該系統的頻響函數，并顯示出相應的幅頻曲線和相頻曲線。

(3)譜分析模塊同在線監測部分譜分析模塊相同，只是一次性讀取全部數據后再顯示其各種譜圖。

(4)短時傅里葉變換模塊根據STFT算法，計算出聯合時頻域中被測信號的能量分布。

(5)連續小波變換模塊能在時頻域中對被測信號進行分析，從而提取出故障特征信息。

(6)希爾伯特－黃變換模塊可以顯示出被測信號的Hilbert譜和邊際譜，由于HHT不受Heisenberg測不準原理制約，因此該模塊對非線性及非平穩信號都有較好的分析和處理效果。由于LabVIEW中沒有提供此VI，因此對其進行二次開發，在該系統中實現HHT分析方法，HHT具體理論參考文獻 ［4－6］。

(7)聚合經驗模態分解模塊能自適應地將故障信號按頻率由高到低分解成數個本征模態函數分量，并且通過選取合適的迭代次數和混入白噪聲的標準差，能夠有效避免經驗模態分解產生的模態混疊現象。該系統的EEMD模塊也是通過對LabVIEW進行二次開發來實現的，EEMD具體理論參考文獻 ［7］。

(8)局部均值分解模塊同樣可以按頻率由高到低的順序將故障信號分解成數個乘積函數分量，該算法由Jonathan SMITH提出，它可以避免EMD算法自身存在的各種問題，適合處理各類非平穩信號，用于齒輪、軸承等故障信號的分析，具有獨特的優勢。作者將LMD算法在LabVIEW平臺上實現并應用于該振動測試分析系統，LMD具體理論參考文獻 ［8－10］。

3 軸承內圈故障實例分析

采用QPZZ故障診斷實驗臺來模擬N205型滾動軸承的內圈故障，實驗裝置如圖4所示，利用渦流傳感器測量轉軸垂直方向振動，采樣頻率為12 800 Hz。

圖4 軸承內圈故障模擬實驗裝置

滾動軸承節圓直徑dm=39 mm，滾動體直徑D=7.5 mm，軸承接觸角α=0，滾動體個數Z=12，則在1 440 r/min轉速情況下，軸承內圈故障特征頻率=172 Hz。利用振動測試分析系統離線數據處理模塊中的EEMD子模塊對內圈故障進行診斷，該子模塊的前面板如圖5所示，原故障信號的EEMD分解結果如圖6所示。

圖5 離線數據分析模塊中的EEMD子模塊的前面板

從分解結果可以發現:原始信號經過EEMD模塊的處理，省略掉余量后共獲得8個IMF分量，按照頻率由高到低依次排列開來，其中第一個IMF分量是EEMD算法自身引入的高頻白噪聲成分，IMF7分量則為轉頻成分，其余分量是處于不同頻帶的振動成分。相同的內圈故障信號運用EMD方法分解后，轉頻分量會與后一個分量發生模態混疊，而該系統的EEMD子模塊卻能將轉頻成分準確分解出來。在此僅選取IMF2分量進行進一步的分析說明，EEMD分析模塊前面板上顯示的該分量的幅值譜和包絡譜如圖7所示。

圖6 滾動軸承內圈故障信號的EEMD分解結果

圖7 IMF2分量的幅值譜和包絡譜

滾動軸承內圈出現故障缺陷時，由于內圈隨轉軸一起旋轉，外圈固定，故障點的位置和受載荷大小呈周期性變化，因此產生的沖擊振動也會呈周期性變化，振動信號會受到轉頻的調制作用，從而在故障信號的包絡譜中將出現明顯的轉頻及其倍頻和內圈故障特征頻率成分［11］。從圖7中發現:信號的幅值譜在2 000～4 000 Hz頻率范圍內出現十分明顯的邊頻調制現象，并且包絡譜中存在6處幅值較高的譜線，分別對應著轉頻 (24 Hz)、轉頻的二倍頻 (48 Hz)、滾動軸承內圈故障特征頻率 (172 Hz)和轉頻調制邊帶頻率 (124、148、196 Hz)，綜上所述，可以判斷該滾動軸承內圈存在缺陷，診斷結果與實際情況相吻合。

4 結束語

由于篇幅所限，不能對該系統中自主開發的模塊逐一進行實例驗證，只選取軸承內圈故障進行分析，分析結果準確可靠，表明運用圖形化編程語言Lab-VIEW開發的振動測試分析系統可以滿足實際工程測試的需要，并且能夠方便地進行操作以及個性化擴充，一定程度上減少了完成測試任務所需的成本。

【1】唐貴基，劉玉秋，崔彥平，等．虛擬振動測試分析儀的設計［J］．儀表技術與傳感器，2004(10):16－18．

【2】林穎，常永貴，李文舉，等．基于虛擬儀器的振動測試系統設計［J］．機床與液壓，2008，36(3):131 －134．

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【6】向玲，唐貴基，胡愛軍．旋轉機械非平穩振動信號的時頻分析對比［J］．振動與沖擊，2010(2):42－45．

【7】張超，陳建軍．EEMD方法和EMD方法抗模態混疊對比研究［J］．振動與沖擊，2010(29):87－90．

【8】程軍勝，楊宇，于德介．一種新的時頻分析方法－局部均值分解法［J］．振動與沖擊，2008(27):129－131．

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【11】唐貴基，馬萬里，胡愛軍．EMD的LabVIEW實現及其在滾動軸承故障信號分析中的應用［J］．軸承，2011(5):37－40．