基于角域采樣聲強法的故障檢測系統研究

韓杰 張志強 陳品

（合肥工業大學，安徽 合肥，230009）

0 引言

現如今，電機控制的機電產品已廣泛應用于國民生活、生產的各個領域。為控制產品質量，除了功能和電氣性能檢測之外，通常會在生產線的末端對此類旋轉機械結構的機電產品進行故障檢測，發現產品早期可能存在的故障。傳統檢測方法大多使用人工利用探針聽診器的方式，效率較低。近十年隨著故障監測技術的不斷發展，人們開始研究具有自動故障診斷功能的監測方法和測試設備。

從基于聲強法的故障診斷技術上，國內外都做了較多的研究。國外的的R.P.Kending等人[1]曾提出“聲強測量法”的噪聲測量技術，可以實現測量環境情況較差的車間內進行聲功率測量。國內的甘長勝等人關于聲強在一些常用機械結構的噪聲檢測發面做了大量的實驗和研究[2-4]，為聲強測量和故障檢測技術的發展做出巨大貢獻。但是針對聲強法的這些研究都是對穩態下的測試對象做等時基測試而展開的，而旋轉機械結構的機電產品故障往往是在升速或降速過程中顯現較為明顯，使用傳統的聲強測試分析方法并不適用。

本文提出了一種基于角域聲強法的故障監測方法，與傳統故障診斷方法相比較，具有測試效率高、指向性強、診斷效率高的優點，具有更多的優勢和發展空間，且有著較好的實用前景和巨大經濟價值。

1 聲強測量理論基礎

1.1 近場聲強測量方法

根據聲學理論，當介質中無均流時，在穩態條件下的隨機過程，某點聲強等于該點上質點瞬時速度和瞬時聲壓的乘積

圖1 p-p測量法聲強探頭

在使用如圖1.1所示的聲強探頭測量時，左右兩個傳聲器分別測得聲壓數據設為以及，傳聲器A以及傳聲器之間的距離設為 。

于是，式（2）可改寫為

被測點的聲壓用算術平均聲壓代替

則在兩傳感器中心線連線方向上的瞬時聲強為

1.2 角域采樣法

在機電產品運行過程中，電機在變速階段其轉速是變化的 ，對其轉速實現跟蹤測量并進行等角度增量采樣的過程稱為階次跟蹤采樣。階次跟蹤技術能夠測量并獲得旋轉機構在旋轉過程中的轉速相關數據 ，且對和轉速無關的信號進行過濾 ，達到二次濾波的效果。

角域采樣法是對時域信號進行角域重采樣，階次跟蹤分析法的一種運用。階次跟蹤分析采用的方法是等角度信號采樣，在信號的每個周期內采樣點數相同，即同步采樣。非穩態信號在等角度采樣后會變為穩態信號，再將采樣后的信號進行FFT變換即可得到階次譜。

實現等角度采樣的方法有下面兩種

轉速脈沖觸發采樣是通過分析旋轉電機上的固定轉速盤，在發動機每旋轉一定角度時，轉速盤發出脈沖信號，同時進行采樣。這種方法能夠嚴格控制采樣的同步，但實際操作難度大，不具有普適性。

等時重采樣具體分為等時間間隔采樣和插值重采樣兩個過程。首先是在相同時間間隔的條件下對旋轉機構的振動信號和轉速脈沖信號進行采樣，并且要保證采樣的頻率不會改變，以得到同步采樣信號。然后，根據測得的轉速數組，計算出一組的時間點，這組時間點就是等角度采樣的時刻，在這些時刻的鄰域內對同步信號進行插值算法處理，并進行再次采樣，最后得到所需的角域重采樣信號。

角域重采樣需要求出在時域條件下，重采樣的時刻，要先設定被測機構旋轉軸的角加速度，一般取很短的時間內旋轉軸作勻角加速度運動，此假設在文獻[6]的可以查到。

在這樣一前提下，參考軸的轉角 可以有如下表達式

對同步采樣信號，將相鄰的三個脈沖時間點和間隔時間段內轉過的角度帶入式（7），得

對上式求出的單位角增量所對應的時刻，利用插值算法對振動信號用處理，即可得到振動信號在角域重采樣后對應時刻的幅值數據，然后對其進行快速傅里葉變換，就能得到重采樣信號的階次譜。

2 故障檢測系統設計

2.1 硬件方案設計

圖2 基于角域采樣聲強法故障診斷技術試驗研究基本硬件方案

圖3 基于角域采樣聲強法的故障診斷軟件模塊組成

圖2 為基于角域采樣聲強法故障診斷技術試驗研究基本硬件方案。角域采樣聲強法的硬件系統主要包括三大方面：聲強探頭、處理電路、計算機。聲強探頭將探頭所在的聲音信號轉化為電信號，通過前置放大器帶動低噪聲電纜輸送到處理電路；處理電路前端總成了低頻補償、雙級變換、差分變換電路對信號進行初步處理，再通過電纜輸送至單端電路、增益電路、單極變換電路進一步處理，處理后的信號經過抗混濾波電路處理再通過數據采集器進行A/D轉換后經USB接口輸入計算機；在計算機中通過 LabVIEW軟件對采集到的聲音信號進行分析處理達到所需的效果。

本小組采用的數據采集器為NI USB-9233。NI USB-9233帶有4個BNC連接器，可提供4路同步采樣模擬通道輸入。

其中 表示2到25的任意整數。

其中 表示2或3。

2.2 軟件模塊設計

經硬件電路采集到的信號在LabVIE中進一步分析處理并顯示出來。主要包括：角域聲強階次比分析、對比及故障識別、譜庫建立。角域聲強階次比分析即通過軟件自帶功能進行角域重采樣實現對信號的跟蹤測量；對比及故障識別是對多次采樣的信號譜進行對比分析找出異常部分；譜庫建立需要通過大量實驗建立一系列異常譜譜庫供故障診斷使用。

圖4 LabVIEW數據采集前面板

圖5 LabVIEW聲音數據采集程序框圖

2.3 LabVIEW軟件的應用

基于角域采樣聲強法的故障檢測系統設計采用NI公司的虛擬儀器（VI）開發平臺Labview來進行應用程序的設計。程序總共有兩個部分：前面板和程序框圖。

前面板可以設置輸入參量，也可以觀察輸出變量和輸出譜線圖。在前面板中的每一部分都對應一段框圖程序。

圖4為LabVIEW聲強數據采集前面板，在前面板中可以設置每通道采樣數、采樣頻率、采樣模式等。同時，通過前面板可以直觀的觀察到采集的聲強的時頻波形圖、濾波后的波形圖、頻域轉換后的幅度譜圖和相位譜圖和功率譜。通過分析這些譜圖所顯示出來的信息，將被測樣品的圖形與合格品圖形相互對比，即可檢測出被測樣品的合格與否。

框圖程序可用LabVIEW圖形編程語言——G語言來編寫。

圖5為聲強數據采集程序框圖，聲強數據在while循環體外被寫入，進入while循環體之后首先在前面板中顯示其時域波形（圖4）；然后對聲強數據進行功率譜變換，轉換為功率譜后，再對數據進行幅值以及相位信息提取，并在前面板中以圖像方式顯示；之后再進行角域譜的變換，在前面板上顯示各個階段的圖形譜，以便采集分析數據。程序里還設置了數據的存儲，以便形成圖譜數據庫，建立故障譜和正常譜的數據庫，為后續數據分析提供支持。

3 結論

在分析旋轉機構旋轉過程中經常出現的變速過程時，測量得到的信號常常是非穩態信號，而傳統的頻譜分析方法因“頻率模糊”而不能反映被測機構的真實情況； 而角域采樣聲強法，在對時域信號進行角域重采樣，將頻域非穩態信號轉變為角域穩態信號，可以避免“頻率模糊”現象的發生，對基于聲強檢測的故障診斷方法有很大幫助。

基于角域采樣聲強法的故障檢測法能夠克服傳統振動階比故障診斷方法的不足，研究基于角域采樣聲強法的非接觸式故障在線診斷技術并開發其應用系統，具有很好的實用前景與巨大的經濟價值。